在 x 轴上绘制带有垂直标签的图形 Matplotlib

Question

为了继续研究如何绘制xml文件并继续检查我的代码，我首先对signal.attrib ["Value"]应用了除法，因为它显示了一些字符串值，而我感兴趣的是数字价值。

正如您在下面看到的，我依赖于 Pandas and SQL Compare 的文档。

import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plot

def transformData (rootXML):
  print ("File:", rootXML)
  file_xml = ET.parse (rootXML)
  data_XML = [
      {"Name": signal.attrib ["Name"],
        # "Value": signal.attrib ["Value"]
        "Value": int (signal.attrib ["Value"].split(' ')[0])
        } for the signal in file_xml.findall (".//Signal")
  ]

  signals_df = pd.DataFrame (XML_data)

  signals_df [(signals_df ["Name"] == 'Status') |
              (signals_df ["Name"] == 'Lock_Stat')]. plot (kind = 'line', rot = 0)
  plot.title ('Changing signals every time they occur')
  plot.xlabel ('Signal name')
  plot.ylabel ('Signal value')
  plot.show ()
  plot.clf ()
  plot.close ()

我用一个完整的 xml 文件运行它，其中包含很多信号，例如在 this link 中找到的那个：（我把它放在这里是因为由于 xml 的长度，它不允许我附加代码)

所以，一旦我编译了所有数据，我就运行了图表，结果是这样的（并非所有标签都在文件中）：

实际上我必须使用的是类似于 this page 底部附近的“开关点跟踪”图。但现在我正在研究它，它以线图形式为我服务。

但是如何在 x 轴上除以标签名称（“名称”）而不是数字 0、20、40 等，即如何使所有名称都出现在图形上和把它们垂直放置？是否有可能做到这一点？或者我不知道... Matplotlib 可以将标签转换为数字，然后在图表旁边的标签旁边绘制数字的描述，使图表更易于理解吗？

Answer 1

是的，你可以，使用 xticks()。

# Your labels list
labels = [chr(x) for x in range(65, 91)]
# > ["A", "B", "C" ..., "Z"]  as an example
import numpy as np
data = np.random.rand(26, 1) # random data to illustrate

import matplotlib.pyplot as plt
plt.xticks(ticks=range(len(data)), labels=labels, rotation=90)
plt.plot(data) # Your data
plt.show()

请注意，大多数情况下，当您想对情节进行更精彩的处理时，您需要更精确地操作图形和斧头，并使用更多可用参数。

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_xticks(range(len(data)))
ax.set_xticklabels(labels, rotation=90)
ax.plot(data)
plt.show()
# Same result

Answer 2

pandas 中的线图默认使用 DataFrame 或 Series 索引。考虑在绘图之前将索引设置为 Name。此外，使用 Series.isin 进行需要的多个值过滤：

names_list = [
   'Status', 'SetDSP', 'HMI', 'Delay', 'AutoConfigO_Rear', 'AutoConfigO_Front', 
   'AutoConfigO_Drvr', 'AutoConfigO_Allst', 'RUResReqstStat', 'RUReqstrSystem', 
   'RUSource', 'DSP', 'CurrTUBand', 'DrStatDrv',  'PW_Chim', 'BtnID', 'Cod_BtnID', 
   'SetVol', 'Lock_Stat'
]

(signals_df[signals_df["Name"].isin(names_list)]
   .set_index("Name")
   .plot(kind="line", rot=0)
)

或使用DataFrame.query：

(signals_df.query("Name == @names_list")
           .set_index("Name")
           .plot(kind="line", rot=0)
)

或者，使用 pandas.DataFrame.plot 的 x 参数：

(signals_df[signals_df["Name"].isin(names_list)]
    .plot(kind="line", x="Name", rot=0)
)

但是，如果 set_index 在数据中重复多次，x 可能会引发错误并且 Name 参数可能会返回不需要的结果。因此，与您之前的博文一样，请考虑运行 groupby 来汇总每个唯一 Name 的 Value。低于每个名称的平均值：

signals_df.groupby(["Name"])["Value"].mean().plot(kind="line", rot=0)