Fügen Sie innerhalb einer Funktion dynamische Ytick-Beschriftungen zu einem Liniendiagramm hinzu, die gleichmäßig vertei ⇐ Python

[Guest]

Ich habe eine Reihe von Datensätzen, für die ich ein Liniendiagramm erstellen muss. Ich habe eine Funktion erstellt, die ein DF mit den Daten, ein Datum zur Angabe der vertikalen Linie für „Inception Date“ und das Verzeichnis zum Speichern des erstellten Diagramms benötigt.
Das Problem, das ich habe Der Nachteil besteht darin, dass ich für das Liniendiagramm scheinbar keine Yticks richtig hinzufügen kann, um sie gleichmäßig und über den letzten Datenpunkt hinaus anzuzeigen. Ich möchte auch, dass die Ytick-Werte auf den Zehnerwert gerundet werden.
Das habe ich versucht:

• Verwenden Sie np.arange(), aber es hat nicht gut funktioniert. Der Bereich der Daten variiert je nach Datensatz und ich konnte das nicht herausfinden.
• Verwenden Sie eine Bedingung, um zu überprüfen, ob der Maximalwert über oder unter 1000 liegt, um die Klassen zu vereinfachen Verteilung. Ich bin mir nicht sicher, ob dies ein guter Ansatz ist, da ich von einem Schwellenwert von 1000 ausgegangen bin. Dann setze ich nbins=7, um zu sehen, wie es aussieht. Ich kann nicht herausfinden, wie ich den nbins-Wert dynamisch machen kann, damit die Bins gleichmäßig über die y-Achse verteilt sind.

Hier ist meine Funktion:< /p>

Code: Select all

def build_multiple_line_graphs(df, inception_date, line_graph_path):
"""Builds line graphs for market data."""
# adjust this line to your local folder path
os.makedirs(line_graph_path, exist_ok=True)

inception_date = datetime.strptime(inception_date, '%Y-%m-%d')

# Plot the time series
fig, ax = plt.subplots()

# setting the size of the line graph
dpi=150
desired_width_pixels = 563
desired_height_pixels = 169
fig.set_size_inches(desired_width_pixels / dpi, desired_height_pixels / dpi)
fig.tight_layout()
df.plot(kind = 'line', ax=ax, y=complex, color='#0092BC')

# Add a horizontal line at y=0
ax.axhline(y=0, color='#005871', linestyle='-', label='Horizontal Line')

# Set the background color
ax.set_facecolor('#F0F8FF')
fig.patch.set_facecolor('#e4f2ff')

# removing frame from the graph
ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.spines['left'].set_visible(False)

# set custom y-axis label
max_y = max(df)
if max_y < 1000:
max_y = 100*math.ceil(round(max_y/100)) if max_y > 0 else 1
else:
max_y = round((1000*math.ceil(max_y/1000))) if max_y > 0 else 1

new_max_y = max_y + (max_y//3)
increment = round(max_y/5)
ax.set_yticks(np.arange(0, max_y, increment))
plt.locator_params(axis='y', nbins=7)

# here is where I tried np.arange with no success
#ax.yaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(increment))
#ax.set_yticks(np.arange(0,df+1, increment))
#plt.yticks(np.arange(0,max(df)+increment, increment))
#start, end = ax.get_ylim()
#stepsize = end/5
#ax.yaxis.set_ticks(np.arange(0, end+1, 100))
ax.set_ylim(ymin=0)

# set custom x-axis label every 5 years
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.YearLocator(5))
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y'))
plt.xticks(rotation=0, ha='center')
ax.grid(axis='y', color='gray')

# Customize the plot
ax.legend().remove()
ax.tick_params(axis='both', labelsize=8, left = False, bottom = False)
ax.set_xlabel(None)
ax.fill_between(df.index, df, 0, color='#FFFFFF', alpha=0.8)
ax.set_xlim(df.index[0], df.index[-1])

# formating the inception line
ax.axvline(inception_date, color = '#0092BC', linestyle='dotted', label='Inception Date')
ax.text(inception_date, 25, 'Inception Date', rotation=90, rotation_mode='anchor', transform_rotates_text= True, fontsize=6)
inception_date_text = inception_date.strftime("%m/%d/%y")
ax.annotate(inception_date_text, xy=(inception_date, -1), xytext=(-15, -18), fontsize=8,
textcoords='offset points', ha='center', va='bottom')

# saving the plot
plt.gcf() # get current figure
fig_size = plt.gcf().get_size_inches()
plt.gcf().set_size_inches(fig_size[0]*2, fig_size[1]*2)
plt.savefig(os.path.join(line_graph_path, 'name_linegraph.png'), bbox_inches='tight',dpi=300)

# no display of the plot needed
plt.close()

So sieht es jetzt aus:


Das Gründungsdatum in diesem Beispiel ist der 23.08.2024.
Hier sind die Bibliotheken, die ich verwendet habe:

Code: Select all

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import matplotlib.ticker as ticker
import os
from datetime import datetime, timedelta
from datetime import *
import math