$lang['tuto'] = "ट्यूटोरियल"; ?>$lang['tuto'] = "ट्यूटोरियल"; ?>$lang['tuto'] = "ट्यूटोरियल"; ?> समय श्रृंखला डेटा

समय श्रृंखला डेटा प्लॉट करते समय Matplotlib त्रुटि "Locator.MAXTICKS पार ​​हो गई" को ठीक करना

Daniel Marino
गुरुवार, 31 अक्तूबर 2024 को 7:41:41 am
MAXTICKS

टाइम सीरीज़ प्लॉट्स में Locator.MAXTICKS त्रुटि को समझना और उस पर काबू पाना

कम समय के अंतराल पर डेटा प्लॉट करते समय , विशेष रूप से समय-आधारित x-अक्षों के साथ, किसी को त्रुटि का सामना करना पड़ सकता है: "Locator.MAXTICKS से अधिक।" 🕒 यदि आपने इसका सामना किया है, तो इसकी संभावना इसलिए है क्योंकि Matplotlib डिफ़ॉल्ट रूप से टिकों की संख्या को सीमित करता है, तब भी जब केवल कुछ की आवश्यकता होती है।

यह समस्या अक्सर उच्च-आवृत्ति समय श्रृंखला डेटा के साथ काम करते समय उत्पन्न होती है जहां अंतराल को सेकंड या मिलीसेकंड में मापा जाता है। आप केवल कुछ लेबल वाले टिक देखने की उम्मीद कर सकते हैं, लेकिन Matplotlib की सेटिंग्स डेटा की अलग-अलग व्याख्या कर सकती हैं, जिससे त्रुटि हो सकती है।

ऐसे मामलों में, एक्स-अक्ष टिक लेबल-अक्सर 11:56, 11:57, इत्यादि जैसे साधारण समय का प्रतिनिधित्व करने के लिए होते हैं-अपेक्षा के अनुरूप प्रस्तुत नहीं होंगे। इसके बजाय, आपके पास ढेर सारे टिक या इससे भी बदतर, एक त्रुटि रह गई है।

इसे ठीक करने के लिए, हम समय-आधारित टिकों को प्रभावी ढंग से संभालने के लिए व्यावहारिक समाधान तलाशेंगे। 🚀 टिक फ़ॉर्मेटिंग और अंतराल को समायोजित करके, आप साफ़, पठनीय प्लॉट प्राप्त करेंगे, यहां तक ​​कि पास-पास टाइमस्टैम्प के साथ भी।

आज्ञा उपयोग और विवरण का उदाहरण
mdates.DateFormatter('%H:%M') घंटे और मिनट प्रदर्शित करने के लिए x-अक्ष तिथियों को प्रारूपित करता है। निकट समय अंतराल की पठनीयता बढ़ाने के लिए समय-आधारित प्लॉट के लिए आवश्यक।
mdates.SecondLocator(interval=10) एक्स-अक्ष टिक अंतराल को सेकंड में सेट करता है। 10 सेकंड के अंतराल को परिभाषित करके, यह उन मामलों को संबोधित करता है जहां डेटा बिंदुओं को सेकंड के हिसाब से स्थान दिया जाता है, जिससे अत्यधिक टिक के बिना स्पष्टता मिलती है।
plt.gca().xaxis.set_major_locator() एक्स-अक्ष के लिए प्राथमिक टिक लोकेटर निर्दिष्ट करता है, जो कस्टम टिक अंतराल को परिभाषित करने के लिए महत्वपूर्ण है जो टिक के साथ प्लॉट को प्रभावित किए बिना समय-आधारित डेटा से मेल खाता है।
plt.gca().xaxis.get_major_locator().MAXTICKS "लोकेटर.मैक्सटिक्स पार हो गया" त्रुटि को रोकने के लिए एक्स-अक्ष पर टिकों की अनुमत अधिकतम संख्या को बढ़ाता है, जो उच्च-घनत्व समय प्लॉट के लिए उपयोगी है।
datetime.datetime() सेकंड से लेकर सटीक समय के साथ डेटाटाइम ऑब्जेक्ट उत्पन्न करता है, जो समय श्रृंखला डेटा बनाने के लिए आवश्यक है जिसे प्लॉटिंग के लिए सेकंड-दर-सेकंड ट्रैकिंग की आवश्यकता होती है।
unittest.TestCase यूनिट परीक्षण बनाने, प्लॉट कॉन्फ़िगरेशन के व्यवस्थित सत्यापन को सक्षम करने और विभिन्न समय अंतरालों में समाधान सुनिश्चित करने के लिए आधार वर्ग बनाता है।
plt.plot() समय-आधारित डेटा का एक लाइन प्लॉट बनाता है, जहां प्रत्येक एक्स-अक्ष टिक एक सटीक टाइमस्टैम्प से मेल खाता है। उच्च-आवृत्ति डेटा को विज़ुअलाइज़ करने के लिए आवश्यक।
try...except वैल्यूएरर जैसे अपवादों को पकड़ने और संभालने के लिए plt.show() को एक ब्लॉक में लपेटता है, यह सुनिश्चित करता है कि टिक सीमा से संबंधित त्रुटियां स्क्रिप्ट के प्रवाह को बाधित न करें।
unittest.main() यह पुष्टि करने के लिए यूनिट परीक्षण चलाता है कि टिक फ़ॉर्मेटिंग और अंतराल में परिवर्तन MAXTICKS त्रुटि को हल करते हैं, सभी परिदृश्यों में कोड की मजबूती की पुष्टि करते हैं।

उच्च-आवृत्ति समय श्रृंखला डेटा के लिए मैटप्लोटलिब का अनुकूलन

हमारे समाधान में प्रदान की गई पहली स्क्रिप्ट समय श्रृंखला डेटा को बहुत करीबी अंतराल के साथ संभालने के लिए मैटप्लोटलिब की कार्यक्षमता का लाभ उठाती है, विशेष रूप से अनुकूलित टिक रिक्ति और प्रारूप के साथ एक्स-अक्ष सेट करके। आयात करके और उपयोग कर रहे हैं , हम एक्स-अक्ष पर समय को सटीक रूप से मिनट और सेकंड तक प्रारूपित करने में सक्षम हैं, जो सेकंड में रिकॉर्ड किए गए डेटा को प्रदर्शित करने वाले प्लॉट के लिए आवश्यक है। उदाहरण के लिए, जब हर कुछ सेकंड में डेटा बिंदुओं का अवलोकन किया जाता है, तो फ़ॉर्मेटर को "%H:%M" पर सेट करने से यह सुनिश्चित होता है कि समय एक्स-अक्ष पर अधिक दबाव डाले बिना स्पष्ट रूप से प्रदर्शित होता है। वास्तविक समय में होने वाले डेटा में बदलाव को समझने का प्रयास करते समय इस प्रकार का सेटअप महत्वपूर्ण है।

इस दृष्टिकोण का हृदय कॉन्फ़िगर करने में निहित है और आदेश, जो एक्स-अक्ष लेबल की आवृत्ति को प्रबंधित करने के लिए आवश्यक हैं, ताकि वे इससे अधिक न हों सीमा. यदि डेटा बिंदुओं के बीच समय का अंतर केवल कुछ सेकंड है, तो टिक आवृत्ति में एक मामूली गलत कॉन्फ़िगरेशन भी इस सीमा को ट्रिगर कर सकता है, जिसके परिणामस्वरूप Locator.MAXTICKS त्रुटि हो सकती है। उदाहरण के लिए, 10-सेकंड के अंतराल वाला सेकेंडलोकेटर हर 10 सेकंड में प्रदर्शित होने के लिए टिक सेट करता है, जिससे उन्हें त्वरित डेटा व्याख्या के लिए पर्याप्त लेबल बनाए रखते हुए अक्ष पर ओवरलोड होने से रोका जा सकता है। यह उन मामलों में सहायक है जहां उपयोगकर्ताओं को स्पष्टता खोए बिना हर 10 सेकंड में मामूली बदलाव देखने की आवश्यकता हो सकती है, जैसे वास्तविक समय में सीपीयू या मेमोरी उपयोग की निगरानी करना। 📊

इन स्क्रिप्ट्स का एक अन्य महत्वपूर्ण पहलू MAXTICKS पैरामीटर समायोजन है। बढ़ते-बढ़ते मैन्युअल रूप से, हम यह सुनिश्चित कर रहे हैं कि प्लॉट समय से पहले अपनी टिक सीमा तक नहीं पहुंचेगा, जो सघन, उच्च-रिज़ॉल्यूशन डेटासेट में सहायक है। यह समायोजन अधिक लचीलेपन की अनुमति देता है, विशेष रूप से कस्टम उपयोग के मामलों में, जहां उपयोगकर्ता विशिष्ट अंतराल के साथ उच्च-आवृत्ति डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं। कमांड, plt.gca().xaxis.get_magor_locator().MAXTICKS = 1000, दर्शाता है कि स्वचालित सीमा को कैसे बायपास किया जाए, जिससे उपयोगकर्ताओं को उनके डेटा की आवश्यकता के अनुसार अक्ष का प्रबंधन करने की सुविधा मिलती है, जो अनुसंधान वातावरण में या प्रदर्शन निगरानी के दौरान महत्वपूर्ण है। 🚀

प्रदान किए गए यूनिट परीक्षण यह सत्यापित करने के लिए हैं कि ये कॉन्फ़िगरेशन विभिन्न परिदृश्यों में काम करते हैं और क्रैश को टिक सीमा से अधिक होने से रोकते हैं। इकाई परीक्षण, का उपयोग करते हुए , जाँचता है कि क्या प्लॉट "MAXTICKS पार ​​हो गया" त्रुटि के बिना सही ढंग से प्रस्तुत होता है। यह विकास और परीक्षण वातावरण में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है जहां कोड मजबूती प्राथमिकता है। यह सुनिश्चित करना कि समय अंतराल की कमी के कारण प्लॉट कॉन्फ़िगरेशन न टूटे, डेटा विश्लेषकों और डेवलपर्स को कई वातावरणों में समाधान का आत्मविश्वास से उपयोग करने की अनुमति मिलती है। कुल मिलाकर, ये उदाहरण समय-आधारित डेटा को संभालने और विज़ुअलाइज़ करने के लिए एक मजबूत रूपरेखा प्रदान करते हैं, जिससे डेवलपर्स को उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाले प्लॉट में सामान्य नुकसान से बचने में मदद मिलती है।

समय-आधारित डेटा के लिए Matplotlib में "Locator.MAXTICKS पार ​​हो गया" त्रुटि को संभालना

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और टिक प्रबंधन के लिए मैटप्लोटलिब के साथ पायथन का उपयोग करना

import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
# Sample data points with timestamps spaced by seconds
alloc_time = [
    datetime.datetime(2024, 10, 24, 11, 56, 29),
    datetime.datetime(2024, 10, 24, 11, 56, 39),
    datetime.datetime(2024, 10, 24, 11, 56, 49),
    datetime.datetime(2024, 10, 24, 11, 56, 59),
    datetime.datetime(2024, 10, 24, 11, 57, 9)
]
alloc_used = [628576, 628576, 628576, 628576, 628576]
# Set up the plot and specify date format on x-axis
plt.plot(alloc_time, alloc_used)
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%H:%M'))
plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.SecondLocator(interval=10))
# Render plot with adjusted tick spacing
plt.show()

उच्च-रिज़ॉल्यूशन डेटा के लिए MAXTICKS समायोजन के साथ वैकल्पिक दृष्टिकोण

पायथन मैटप्लोटलिब और कस्टम लोकेटर सेटिंग्स का उपयोग करना

import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
# Sample data with minimal time intervals
alloc_time = [
    datetime.datetime(2024, 10, 24, 11, 56, 29),
    datetime.datetime(2024, 10, 24, 11, 56, 39),
    datetime.datetime(2024, 10, 24, 11, 56, 49),
    datetime.datetime(2024, 10, 24, 11, 56, 59),
    datetime.datetime(2024, 10, 24, 11, 57, 9)
]
alloc_used = [628576, 628576, 628576, 628576, 628576]
# Configure plot and increase allowed ticks
plt.plot(alloc_time, alloc_used)
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%H:%M'))
plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.SecondLocator(interval=5))
plt.gca().xaxis.get_major_locator().MAXTICKS = 1000
# Show plot with updated MAXTICKS setting
plt.show()

यूनिट टेस्ट के साथ MAXTICKS त्रुटि प्रबंधन का परीक्षण

Matplotlib में MAXTICKS समाधानों को मान्य करने के लिए Python Unittest का उपयोग करना

import unittest
import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
# Unit test for correct plot generation without MAXTICKS error
class TestMaxTicksHandling(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.alloc_time = [
            datetime.datetime(2024, 10, 24, 11, 56, 29),
            datetime.datetime(2024, 10, 24, 11, 56, 39),
            datetime.datetime(2024, 10, 24, 11, 56, 49),
            datetime.datetime(2024, 10, 24, 11, 56, 59),
            datetime.datetime(2024, 10, 24, 11, 57, 9)
        ]
        self.alloc_used = [628576, 628576, 628576, 628576, 628576]
    def test_plot_without_error(self):
        plt.plot(self.alloc_time, self.alloc_used)
        plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%H:%M'))
        plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.SecondLocator(interval=5))
        plt.gca().xaxis.get_major_locator().MAXTICKS = 1000
        try:
            plt.show()
        except ValueError as e:
            self.fail(f"Plot generation failed with error: {e}")
if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

मैटप्लोटलिब में उच्च-आवृत्ति समय डेटा के प्रबंधन के लिए रणनीतियाँ

उच्च-आवृत्ति डेटा के साथ काम करते समय , एक चुनौती यह सुनिश्चित करना है कि एक्स-अक्ष बिना भीड़भाड़ के पठनीय तरीके से टिक प्रदर्शित करता है। समय श्रृंखला डेटा के साथ काम करते समय यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है जहां डेटा बिंदुओं के बीच का अंतराल सेकंड जितना छोटा हो सकता है। इसे हल करने के लिए, Matplotlib समय-आधारित डेटा को प्रारूपित करने के लिए कई कमांड प्रदान करता है, जैसे और , जो टिक आवृत्ति को नियंत्रित करने में मदद करते हैं। उदाहरण के लिए, निर्दिष्ट करना SecondLocator(interval=10) पठनीयता के लिए डिस्प्ले को संतुलित करते हुए, हर 10 सेकंड में लेबल की अनुमति देता है।

एक और तकनीक जो फायदेमंद हो सकती है वह है का उपयोग वर्ग, जो डेटा की दिनांक सीमा के आधार पर स्वचालित रूप से टिक अंतराल चुनता है। AutoDateLocator के साथ, Matplotlib समझदारी से सबसे उपयुक्त अंतराल का चयन करता है, जो प्लॉट की गई समय सीमा की लंबाई के आधार पर गतिशील रूप से समायोजित होता है। यह लचीलापन समय अवधि को देखने के लिए इसे आदर्श बनाता है जहां टिक घनत्व भिन्न हो सकता है, जैसे कि डेटा पर ज़ूम इन या आउट करना जो सेकंड और मिनट दोनों को कवर करता है।

अंत में, एक कस्टम टिक प्रारूप का उपयोग करके कॉन्फ़िगर करना कथानक को आकर्षक और समझने में आसान बनाने में मदद करता है। उदाहरण के लिए, आप केवल समय को "HH:MM" प्रारूप में प्रदर्शित कर सकते हैं या डेटा परिशुद्धता आवश्यकताओं के आधार पर सेकंड को "HH:MM:SS" के रूप में शामिल कर सकते हैं। साथ में, ये सुविधाएं स्पष्टता और प्रभावी डेटा संचार दोनों के लिए प्लॉट को अनुकूलित करने के तरीके प्रदान करती हैं, जिससे उपयोगकर्ता अपने प्लॉट को साफ और जानकारीपूर्ण रखते हुए उच्च-रिज़ॉल्यूशन समय डेटा के भीतर महत्वपूर्ण क्षणों को कैप्चर कर सकते हैं। 📅

  1. मुझे Matplotlib में "Locator.MAXTICKS से अधिक" त्रुटि क्यों मिलती है?
  2. यह त्रुटि तब होती है जब Matplotlib अक्ष पर डिफ़ॉल्ट अधिकतम से अधिक टिक प्लॉट करने का प्रयास करता है, जो अव्यवस्था को रोकने के लिए सेट किया गया है। समायोजन या इसके साथ एक उपयुक्त टिक अंतराल सेट करना या इस समस्या को ठीक करने में मदद कर सकता है.
  3. मैं एक्स-अक्ष पर अत्यधिक टिक लेबल से कैसे बच सकता हूँ?
  4. का उपयोग करते हुए या उचित अंतराल के साथ टिकों को बाहर निकालने में मदद मिलती है। उदाहरण के लिए, प्रति मिनट एक टिक सेट करता है, जिससे एक्स-अक्ष की भीड़ कम हो जाती है।
  5. DateFormatter और AutoDateLocator के बीच क्या अंतर है?
  6. इसका उपयोग यह प्रारूपित करने के लिए किया जाता है कि दिनांक और समय अक्ष पर कैसे दिखाई देते हैं, जैसे "HH:MM।" दूसरी ओर, स्वचालित रूप से दिनांक सीमा के आधार पर अंतराल का चयन करता है, जो ज़ूम करने योग्य प्लॉट के लिए आदर्श है।
  7. मैं केवल x-अक्ष पर दिनांकों के बिना समय कैसे प्रदर्शित कर सकता हूँ?
  8. केवल समय दिखाने के लिए उपयोग करें दिनांक को बाहर करने और केवल समय को हाइलाइट करने के लिए '%H:%M' या '%H:%M:%S' जैसी प्रारूप स्ट्रिंग के साथ।
  9. क्या Matplotlib में MAXTICKS को समायोजित करना संभव है?
  10. हां, आप सेटिंग करके MAXTICKS को मैन्युअल रूप से बढ़ा सकते हैं 1000 जैसे उच्च मान पर, त्रुटि को ट्रिगर करने से पहले अधिक टिकों की अनुमति देता है।
  11. मुझे कैसे पता चलेगा कि किस टिक अंतराल का उपयोग करना है?
  12. अंतराल चुनना आपके डेटा की समय अवधि पर निर्भर करता है। सेकंड-आधारित अंतरालों के लिए, उपयोग करें , और लंबी अवधि के लिए, . पठनीयता के लिए विभिन्न अंतरालों का परीक्षण करें।
  13. क्या मैं Matplotlib में टिक आवृत्ति चयन को स्वचालित कर सकता हूँ?
  14. हाँ, स्वचालित रूप से टिक आवृत्ति को समायोजित करता है, जो गतिशील प्लॉट के लिए आदर्श है जहां उपयोगकर्ता ज़ूम इन और ज़ूम आउट करते हैं। यह किसी भी ज़ूम स्तर पर कथानक को पढ़ने योग्य रखता है।
  15. मैं कस्टम समय प्रारूपों के लिए DateFormatter का उपयोग कैसे करूँ?
  16. आवेदन करना समय प्रदर्शन को नियंत्रित करने के लिए '%H:%M' जैसी प्रारूप स्ट्रिंग के साथ। यह लचीलापन आपको प्लॉट लेबल को डेटा परिशुद्धता से मिलान करने की अनुमति देता है।
  17. मैटप्लोटलिब में लघु समय श्रृंखला की साजिश रचने के लिए सर्वोत्तम अभ्यास क्या हैं?
  18. कम समय अवधि के लिए, उपयोग कर रहे हैं या कम अंतराल के साथ (जैसे हर 5 या 10 सेकंड में) टिकों की भीड़ को रोकता है और पठनीयता को बढ़ाता है।
  19. क्या x-अक्ष पर टिकों की संख्या को गतिशील रूप से सेट करने का कोई तरीका है?
  20. हाँ, उपयोग कर रहा हूँ समायोजन करते समय, टिक मात्रा को गतिशील रूप से प्रबंधित कर सकता है घने डेटा को संभालते समय टिकों की अधिकतम संख्या पर नियंत्रण की अनुमति देता है।

"Locator.MAXTICKS पार ​​हो गया" त्रुटि को हल करने से सटीक और विस्तृत डेटा विज़ुअलाइज़ेशन की अनुमति मिलती है, विशेष रूप से उच्च-रिज़ॉल्यूशन समय श्रृंखला डेटा के लिए। लोकेटर और टिक फ़ॉर्मेटिंग के साथ टिक रिक्ति को सावधानीपूर्वक कॉन्फ़िगर करने से, मैटप्लोटलिब प्लॉट पठनीय और त्रुटियों से मुक्त रहते हैं।

DateFormatter जैसे टूल का उपयोग करने और MAXTICKS को मैन्युअल रूप से समायोजित करने से x-अक्ष डिस्प्ले पर नियंत्रण में सुधार होता है। यह लचीलापन समय-संवेदनशील डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में स्पष्टता की आवश्यकता वाले पेशेवरों के लिए फायदेमंद है, यह सुनिश्चित करता है कि भीड़ भरे लेबल या त्रुटियों के कारण मुख्य अंतर्दृष्टि खो न जाए।

  1. यह आलेख समय-आधारित प्लॉट में टिक लोकेटर और फ़ॉर्मेटर के प्रबंधन के लिए मैटप्लोटलिब के आधिकारिक दस्तावेज़ का संदर्भ देता है। विस्तृत जानकारी यहां पाई जा सकती है Matplotlib दिनांक API .
  2. कस्टम टिक अंतराल को संभालने के लिए, पायथन में समय श्रृंखला प्लॉट पर गाइड ने अतिरिक्त अंतर्दृष्टि प्रदान की। इस दृष्टिकोण पर अधिक जानकारी यहां उपलब्ध है सामान्य दिनांक समस्याएँ Matplotlib की आधिकारिक साइट का अनुभाग।
  3. लेख के आधार पर लचीली समय श्रृंखला समायोजन के लिए AutoDateLocator के उपयोग की गहराई से खोज की गई थी रियल पायथन की मैटप्लोटलिब गाइड , जो गतिशील दिनांक-आधारित प्लॉटिंग के लिए व्यावहारिक उदाहरण प्रस्तुत करता है।
  4. कोड विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए, समाधानों को मान्य करने के लिए पायथन यूनिटटेस्ट मॉड्यूल का उपयोग किया गया था। पायथन के लिए दस्तावेज़ीकरण यूनिटटेस्ट लाइब्रेरी प्रभावी इकाई परीक्षण बनाने और चलाने के लिए मार्गदर्शन प्रदान किया।