[解決済み] Matplotlibで不連続な軸を作る方法はありますか？

質問

pyplotを使って不連続なX軸を持つプロットを作成しようとしています。 通常の描画方法は、軸がこのようなものになります。

(値)----//----(後の値)

ここで、//は(values)と(later values)の間のすべてをスキップすることを示しています。

このような例を見つけることができなかったので、それが可能かどうか疑問に思っています。 金融データなどの不連続性を越えてデータを結合できることは知っていますが、軸のジャンプをより明確にしたいのです。 今のところサブプロットを使用していますが、最終的にはすべて同じグラフになるようにしたいです。

どのように解決するのですか？

Paulの回答は、全く問題ない方法です。

しかし、カスタム変換を作りたくない場合は、2つのサブプロットを使用するだけで同じ効果を得ることができます。

ゼロから例を組み立てるよりも、むしろ Paul Ivanov によって書かれた優れた例があります。 があります (これは数ヶ月前にコミットされたばかりなので、現在の git tip にしかありません。ウェブページにはまだありません）。

これはこの例を単純に改造して、y軸の代わりに不連続なx軸を持つようにしただけのものです。(それが、この投稿を CW にしている理由です)。

基本的には、このようなことをするだけです。

import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np

# If you're not familiar with np.r_, don't worry too much about this. It's just 
# a series with points from 0 to 1 spaced at 0.1, and 9 to 10 with the same spacing.
x = np.r_[0:1:0.1, 9:10:0.1]
y = np.sin(x)

fig,(ax,ax2) = plt.subplots(1, 2, sharey=True)

# plot the same data on both axes
ax.plot(x, y, 'bo')
ax2.plot(x, y, 'bo')

# zoom-in / limit the view to different portions of the data
ax.set_xlim(0,1) # most of the data
ax2.set_xlim(9,10) # outliers only

# hide the spines between ax and ax2
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax2.spines['left'].set_visible(False)
ax.yaxis.tick_left()
ax.tick_params(labeltop='off') # don't put tick labels at the top
ax2.yaxis.tick_right()

# Make the spacing between the two axes a bit smaller
plt.subplots_adjust(wspace=0.15)

plt.show()

<イグ

折れた軸線を追加するには // の効果を追加するには、次のようにします (再び、Paul Ivanov の例から変更しました)。

import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np

# If you're not familiar with np.r_, don't worry too much about this. It's just 
# a series with points from 0 to 1 spaced at 0.1, and 9 to 10 with the same spacing.
x = np.r_[0:1:0.1, 9:10:0.1]
y = np.sin(x)

fig,(ax,ax2) = plt.subplots(1, 2, sharey=True)

# plot the same data on both axes
ax.plot(x, y, 'bo')
ax2.plot(x, y, 'bo')

# zoom-in / limit the view to different portions of the data
ax.set_xlim(0,1) # most of the data
ax2.set_xlim(9,10) # outliers only

# hide the spines between ax and ax2
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax2.spines['left'].set_visible(False)
ax.yaxis.tick_left()
ax.tick_params(labeltop='off') # don't put tick labels at the top
ax2.yaxis.tick_right()

# Make the spacing between the two axes a bit smaller
plt.subplots_adjust(wspace=0.15)

# This looks pretty good, and was fairly painless, but you can get that
# cut-out diagonal lines look with just a bit more work. The important
# thing to know here is that in axes coordinates, which are always
# between 0-1, spine endpoints are at these locations (0,0), (0,1),
# (1,0), and (1,1). Thus, we just need to put the diagonals in the
# appropriate corners of each of our axes, and so long as we use the
# right transform and disable clipping.

d = .015 # how big to make the diagonal lines in axes coordinates
# arguments to pass plot, just so we don't keep repeating them
kwargs = dict(transform=ax.transAxes, color='k', clip_on=False)
ax.plot((1-d,1+d),(-d,+d), **kwargs) # top-left diagonal
ax.plot((1-d,1+d),(1-d,1+d), **kwargs) # bottom-left diagonal

kwargs.update(transform=ax2.transAxes) # switch to the bottom axes
ax2.plot((-d,d),(-d,+d), **kwargs) # top-right diagonal
ax2.plot((-d,d),(1-d,1+d), **kwargs) # bottom-right diagonal

# What's cool about this is that now if we vary the distance between
# ax and ax2 via f.subplots_adjust(hspace=...) or plt.subplot_tool(),
# the diagonal lines will move accordingly, and stay right at the tips
# of the spines they are 'breaking'

plt.show()

<イグ