[解決済み] Matplotlib - 各ビンにラベルを付ける

質問

現在、Matplotlibを使用してヒストグラムを作成しています。

import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as pyplot
...
fig = pyplot.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1,)
n, bins, patches = ax.hist(measurements, bins=50, range=(graph_minimum, graph_maximum), histtype='bar')

#ax.set_xticklabels([n], rotation='vertical')

for patch in patches:
    patch.set_facecolor('r')

pyplot.title('Spam and Ham')
pyplot.xlabel('Time (in seconds)')
pyplot.ylabel('Bits of Ham')
pyplot.savefig(output_filename)

X軸のラベルをもう少し意味のあるものにしたいのですが。

まず、ここのx軸の刻みは5刻みに制限されているようです。私が何をしようとも、これを変更することはできないようです - xticklabels を追加しても、それは最初の 5 つだけを使用します。Matplotlib がどのようにこれを計算するのか分かりませんが、範囲/データから自動計算されるのでしょうか？

x-tickラベルの解像度を上げる方法はありますか？ - を各バー/ビンに対して 1 つにするところまででも、解像度を上げることができる方法はありますか?

(理想的には、私は秒がマイクロ秒/ミリ秒で再フォーマットされることを望みますが、それはまた別の日のための質問です)。

第二に、私は というラベルの付いた各バーが欲しいです。 - で、そのビンの実際の数と、すべてのビンの合計のパーセンテージを表示します。

最終的な出力はこのようになります。

Matplotlibでそのようなことは可能でしょうか？

乾杯。 Victor

どのように解決するのですか？

もちろんです。ティックを設定するには、ちょうど、まあ... ティックを設定する ( matplotlib.pyplot.xticks または ax.set_xticks ). (また、パッチのフェイスカラーを手動で設定する必要はありません。キーワード引数を渡すだけでよいのです)。

残りの部分については、ラベル付けでもう少し凝ったことをする必要がありますが、matplotlibはそれをかなり簡単にしてくれます。

例として

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.ticker import FormatStrFormatter

data = np.random.randn(82)
fig, ax = plt.subplots()
counts, bins, patches = ax.hist(data, facecolor='yellow', edgecolor='gray')

# Set the ticks to be at the edges of the bins.
ax.set_xticks(bins)
# Set the xaxis's tick labels to be formatted with 1 decimal place...
ax.xaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%0.1f'))

# Change the colors of bars at the edges...
twentyfifth, seventyfifth = np.percentile(data, [25, 75])
for patch, rightside, leftside in zip(patches, bins[1:], bins[:-1]):
    if rightside < twentyfifth:
        patch.set_facecolor('green')
    elif leftside > seventyfifth:
        patch.set_facecolor('red')

# Label the raw counts and the percentages below the x-axis...
bin_centers = 0.5 * np.diff(bins) + bins[:-1]
for count, x in zip(counts, bin_centers):
    # Label the raw counts
    ax.annotate(str(count), xy=(x, 0), xycoords=('data', 'axes fraction'),
        xytext=(0, -18), textcoords='offset points', va='top', ha='center')

    # Label the percentages
    percent = '%0.0f%%' % (100 * float(count) / counts.sum())
    ax.annotate(percent, xy=(x, 0), xycoords=('data', 'axes fraction'),
        xytext=(0, -32), textcoords='offset points', va='top', ha='center')


# Give ourselves some more room at the bottom of the plot
plt.subplots_adjust(bottom=0.15)
plt.show()

<イグ