使用多個連接的箱線圖更改 Matplotlib 中的軸刻度

Question

我正在繪制一個收斂圖並顯示與我使用連接箱線圖的平均值的偏差：

出於某種原因，Matplotlib 為每個箱線圖強制打勾，我似乎無法將它們刪除。 我當前 plot 的代碼如下所示：

    label = ["" for i in range(160)]
    no_labels = int(np.floor(len(label)/20))
    for i in range(no_labels):
        label[i*20] = str(i*no_samples/no_labels)
    # Weird behaviour for the last label so adding it manually
    label[-1] = no_samples

    fig = plt.figure(figsize=(10,5))

    ax = fig.add_axes([0,0,1,1])
    ax.set_xlabel("Samples", labelpad=10)
    ax.set_ylabel("Error (MSE)", labelpad=10)
    ax.set_ylim(0, 0.11)

    ax.boxplot(data, flierprops=flyprops, showcaps=False, 
                boxprops=colorprops, whiskerprops={'color' : 'tab:blue'}, 
                labels=label, patch_artist=True)

我嘗試了多種操作 MPL 中可用的軸刻度的方法。

1) 試圖讓 MPL 完成工作： ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(20))

2) 嘗試手動設置刻度： ax.set_xticks([list_of_ticks])

3）嘗試了解決方法

    ax.xaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(20))    

    # Removing major ticks, setting minor ticks
    ax.xaxis.set_tick_params(which='major', size=0, width=2, direction='in')
    ax.yaxis.set_tick_params(which='major', size=5, width=2, direction='in')

這些似乎都不起作用，我不確定為什么。 我認為這可能與我的label變量有關，但如果我不以這種方式包含它，MPL 會為每個條目都包含一個軸標簽，這是一團糟。

如何在連接的箱線圖中每 1000 個條目設置一次軸刻度？

編輯：輸入數據是一個形狀為 (15, 160) 的 numpy 數組，其中有 160 個箱線圖，每個箱線圖有 15 個樣本。 3 個樣本的 5 個箱線圖的示例數據如下所示：

       np.random.rand(3,5)

>>>    array([[0.05942481, 0.03408175, 0.84021109, 0.27531937, 0.62428798],
       [0.24658313, 0.77910387, 0.2161348 , 0.39101172, 0.14038211],
       [0.40694432, 0.22979738, 0.87056873, 0.788295  , 0.29337562]])

Answer 1

主要問題似乎是在繪制主 plot 后需要更新刻度，以前從未如此。

（ ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])也很不尋常。標准方法是fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))讓 matplotlib a plot 周圍的空白有點靈活性。）

問題的代碼缺少一些變量和數據，但以下玩具示例應該創建類似的內容：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

no_samples = 8000
x = np.linspace(0, no_samples, 160)
no_labels = int(np.floor(len(x) / 20))
label = [f'{i * no_samples / no_labels:.0f}' for i in range(no_labels+1)]

fig = plt.figure(figsize=(10, 5))
ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.85, 0.85])

N = 100
data = np.random.normal(np.tile(100 / (x+1000), N), 0.001).reshape(N, -1)

flyprops = {'markersize':0.01}
colorprops = None
ax.boxplot(data, flierprops=flyprops, showcaps=False,
           boxprops=colorprops, whiskerprops={'color': 'tab:blue'},
           patch_artist=True)

ax.set_xlabel("Samples", labelpad=10)
ax.set_ylabel("Error (MSE)", labelpad=10)
ax.set_ylim(0, 0.11)
ax.set_xticks(range(0, len(x)+1, 20))
ax.set_xticklabels(label)

plt.show()

Answer 2

以下是設置刻度線的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data=np.random.rand(3,50)

fig = plt.figure(figsize=(10,5))

ax = fig.add_axes([0,0,1,1])
ax.set_xlabel("Samples", labelpad=10)
ax.set_ylabel("Error (MSE)", labelpad=10)

ax.boxplot(data, 
           showcaps=False, 
           whiskerprops={'color' : 'tab:blue'}, 
           patch_artist=True
          )

plt.xticks([10, 20, 30, 40, 50],
           ["10", "20", "30", "40", "50"])

編輯：您還可以避免弄亂字符串並像這樣設置標記：

N=50
plt.xticks(np.linspace(0, N, num=6), np.linspace(0, N, num=6))

請參閱此處和此示例。

Answer 3

可以使用與此處類似的方式獲得簡單的刻度（注意data為轉置的 numpy 數組）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.array([ np.random.rand(100) for i in range(3) ]).T
plt.boxplot(data)
plt.xticks([1, 2, 3], ['mon', 'tue', 'wed'])