ਟਾਈਮ ਸੀਰੀਜ਼ ਪਲਾਟਾਂ ਵਿੱਚ ਲੋਕੇਟਰ. MAXTICKS ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਉਸ 'ਤੇ ਕਾਬੂ ਪਾਉਣਾ
ਵਿੱਚ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਅੰਤਰਾਲਾਂ ਉੱਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਲਾਟ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ Matplotlib, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮਾਂ-ਅਧਾਰਿਤ x-axes ਦੇ ਨਾਲ, ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ: "Locator.MAXTICKS ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ।" 🕒 ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਸੰਭਾਵਤ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਟਿੱਕਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਸੀਮਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਕੁਝ ਕੁ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ।
ਇਹ ਸਮੱਸਿਆ ਅਕਸਰ ਉਤਪੰਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉੱਚ-ਆਵਿਰਤੀ ਟਾਈਮ ਸੀਰੀਜ਼ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦੇ ਹੋਏ ਜਿੱਥੇ ਅੰਤਰਾਲਾਂ ਨੂੰ ਸਕਿੰਟਾਂ ਜਾਂ ਮਿਲੀਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਕੁਝ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਟਿੱਕਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਦੀਆਂ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਗਲਤੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਅਜਿਹੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਐਕਸ-ਐਕਸਿਸ ਟਿੱਕ ਲੇਬਲ—ਅਕਸਰ 11:56, 11:57, ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਧਾਰਨ ਸਮਿਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਦਾ ਇਰਾਦਾ-ਉਮੀਦ ਅਨੁਸਾਰ ਰੈਂਡਰ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਸਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਟਿੱਕਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਵੱਡੀ ਲੜੀ ਜਾਂ, ਇਸ ਤੋਂ ਵੀ ਮਾੜੀ, ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਹੈ।
ਇਸ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਸਮਾਂ-ਅਧਾਰਿਤ ਟਿੱਕਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਵਿਹਾਰਕ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ। 🚀 ਟਿੱਕ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਅਤੇ ਅੰਤਰਾਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੇ, ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਪਲਾਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋਗੇ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਨੇੜੇ-ਤੇੜੇ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵੀ।
| ਹੁਕਮ | ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਵਰਣਨ ਦੀ ਉਦਾਹਰਨ |
|---|---|
| mdates.DateFormatter('%H:%M') | ਘੰਟਿਆਂ ਅਤੇ ਮਿੰਟਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਐਕਸ-ਐਕਸਿਸ ਮਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਫਾਰਮੈਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਸਮੇਂ ਦੇ ਅੰਤਰਾਲਾਂ ਦੀ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਸਮਾਂ-ਆਧਾਰਿਤ ਪਲਾਟਾਂ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ। |
| mdates.SecondLocator(interval=10) | ਐਕਸ-ਐਕਸਿਸ ਟਿੱਕ ਅੰਤਰਾਲਾਂ ਨੂੰ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸੈੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। 10 ਸਕਿੰਟਾਂ ਦੇ ਅੰਤਰਾਲ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਕੇ, ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਸਕਿੰਟਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਿੱਥ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਬਿਨਾਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਟਿੱਕਾਂ ਦੇ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। |
| plt.gca().xaxis.set_major_locator() | x-ਧੁਰੇ ਲਈ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਟਿੱਕ ਲੋਕੇਟਰ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਸਟਮ ਟਿੱਕ ਅੰਤਰਾਲਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਟਿੱਕ ਦੇ ਨਾਲ ਪਲਾਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਮਾਂ-ਅਧਾਰਿਤ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ। |
| plt.gca().xaxis.get_major_locator().MAXTICKS | ਉੱਚ-ਘਣਤਾ ਵਾਲੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਪਲਾਟਾਂ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ, “ਲੋਕੇਟਰ. MAXTICKS ਵੱਧ ਗਈ” ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ x-ਧੁਰੇ 'ਤੇ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਟਿੱਕਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। |
| datetime.datetime() | ਸੈਕਿੰਡ ਤੱਕ ਸਹੀ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਡੇਟਟਾਈਮ ਆਬਜੈਕਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਟਾਈਮ ਸੀਰੀਜ਼ ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਪਲਾਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਦੂਜੀ-ਦਰ-ਸੈਕਿੰਡ ਟਰੈਕਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। |
| unittest.TestCase | ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ, ਪਲਾਟ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਿਵਸਥਿਤ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ ਦੇ ਅੰਤਰਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਹੱਲਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬੇਸ ਕਲਾਸ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। |
| plt.plot() | ਸਮਾਂ-ਆਧਾਰਿਤ ਡੇਟਾ ਦਾ ਇੱਕ ਲਾਈਨ ਪਲਾਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਹਰੇਕ ਐਕਸ-ਐਕਸਿਸ ਟਿੱਕ ਇੱਕ ਸਟੀਕ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ। ਉੱਚ-ਵਾਰਵਾਰਤਾ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ। |
| try...except | ValueError ਵਰਗੇ ਅਪਵਾਦਾਂ ਨੂੰ ਫੜਨ ਅਤੇ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ plt.show() ਨੂੰ ਇੱਕ ਬਲਾਕ ਵਿੱਚ ਲਪੇਟਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਟਿੱਕ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਿੱਚ ਵਿਘਨ ਨਾ ਪਵੇ। |
| unittest.main() | ਇਹ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਟਿੱਕ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਅਤੇ ਅੰਤਰਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ MAXTICKS ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਸਾਰੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਦੀ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦੇ ਹਨ। |
ਹਾਈ-ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀ ਟਾਈਮ ਸੀਰੀਜ਼ ਡੇਟਾ ਲਈ ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨਾ
ਸਾਡੇ ਹੱਲ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਪਹਿਲੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਬਹੁਤ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਅੰਤਰਾਲਾਂ ਨਾਲ ਸਮਾਂ ਲੜੀ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਦੀ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਂਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਸਟਮਾਈਜ਼ਡ ਟਿੱਕ ਸਪੇਸਿੰਗ ਅਤੇ ਫਾਰਮੈਟ ਦੇ ਨਾਲ x-ਧੁਰੇ ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਕੇ। ਆਯਾਤ ਕਰਕੇ matplotlib.dates ਅਤੇ ਵਰਤ ਕੇ mdates.DateFormatter, ਅਸੀਂ x-ਧੁਰੇ 'ਤੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਮਿੰਟ ਅਤੇ ਸਕਿੰਟ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਫਾਰਮੈਟ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹਾਂ, ਜੋ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪਲਾਟਾਂ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਹਰ ਕੁਝ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦਾ ਨਿਰੀਖਣ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਫਾਰਮੈਟਰ ਨੂੰ "%H:%M" 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਕਰਨਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਮਾਂ ਐਕਸ-ਐਕਸਿਸ ਨੂੰ ਭਰੇ ਬਿਨਾਂ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਸੈੱਟਅੱਪ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਦਾ ਦਿਲ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਪਿਆ ਹੈ ਦੂਜਾ ਲੋਕੇਟਰ ਅਤੇ ਮਿੰਟਲੋਕੇਟਰ ਕਮਾਂਡਾਂ, ਜੋ ਕਿ ਐਕਸ-ਐਕਸਿਸ ਲੇਬਲਾਂ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ, ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਵੱਧ ਨਾ ਹੋਣ ਮੈਕਸਟਿਕਸ ਸੀਮਾ. ਜੇਕਰ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਮਾਂ ਅੰਤਰ ਸਿਰਫ ਕੁਝ ਸਕਿੰਟਾਂ ਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਟਿੱਕ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਮੂਲੀ ਗਲਤ ਸੰਰਚਨਾ ਵੀ ਇਸ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ Locator.MAXTICKS ਗਲਤੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, 10-ਸਕਿੰਟ ਦੇ ਅੰਤਰਾਲ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸੈਕਿੰਡਲੋਕੇਟਰ ਟਿੱਕਾਂ ਨੂੰ ਹਰ 10 ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਸੈੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਧੁਰੇ ਨੂੰ ਓਵਰਲੋਡ ਕਰਨ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਤੇਜ਼ ਡੇਟਾ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਲੇਬਲ ਬਣਾਏ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਗੁਆਏ ਬਿਨਾਂ ਹਰ 10 ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਮੂਲੀ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੇਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ CPU ਜਾਂ ਮੈਮੋਰੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ। 📊
ਇਹਨਾਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਹੈ MAXTICKS ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਐਡਜਸਟਮੈਂਟ। ਵਧਾ ਕੇ ਮੈਕਸਟਿਕਸ ਹੱਥੀਂ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਾਂ ਕਿ ਪਲਾਟ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣੀ ਟਿਕ ਸੀਮਾ ਤੱਕ ਨਹੀਂ ਪਹੁੰਚੇਗਾ, ਜੋ ਸੰਘਣੇ, ਉੱਚ-ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਾਯੋਜਨ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕਤਾ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਸਟਮ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਜਿੱਥੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਖਾਸ ਅੰਤਰਾਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਉੱਚ-ਵਾਰਵਾਰਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਕਮਾਂਡ, plt.gca().xaxis.get_major_locator().MAXTICKS = 1000, ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਧੁਰੇ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਖੋਜ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੌਰਾਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। 🚀
ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟ ਇਹ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਸੰਰਚਨਾ ਸਾਰੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਕਰੈਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਟਿਕ ਸੀਮਾ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟ, ਵਰਤ ਕੇ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟ, ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਪਲਾਟ “MAXTICKS ਵੱਧ ਗਈ” ਗਲਤੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕੋਡ ਦੀ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਨਾ ਕਿ ਪਲਾਟ ਸੰਰਚਨਾ ਸਮੇਂ ਦੇ ਅੰਤਰਾਲ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਨਹੀਂ ਟੁੱਟਦੀ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਕਈ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਹੱਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ, ਇਹ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਸਮਾਂ-ਅਧਾਰਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚ-ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਵਾਲੇ ਪਲਾਟਾਂ ਵਿੱਚ ਆਮ ਕਮੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
ਸਮਾਂ-ਅਧਾਰਿਤ ਡੇਟਾ ਲਈ ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਵਿੱਚ "Locator.MAXTICKS Exceeded" ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ
ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਟਿਕ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਨਾਲ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ
import datetimeimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.dates as mdates# Sample data points with timestamps spaced by secondsalloc_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-axisplt.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 spacingplt.show()
ਉੱਚ-ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਡੇਟਾ ਲਈ MAXTICKS ਐਡਜਸਟਮੈਂਟ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਕਲਪਿਕ ਪਹੁੰਚ
Python Matplotlib ਅਤੇ ਕਸਟਮ ਲੋਕੇਟਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ
import datetimeimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.dates as mdates# Sample data with minimal time intervalsalloc_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 ticksplt.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 settingplt.show()
ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਾਂ ਨਾਲ MAXTICKS ਗਲਤੀ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਦੀ ਜਾਂਚ
Matplotlib ਵਿੱਚ MAXTICKS ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ Python Unitest ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ
import unittestimport datetimeimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.dates as mdates# Unit test for correct plot generation without MAXTICKS errorclass 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 = 1000try:plt.show()except ValueError as e:self.fail(f"Plot generation failed with error: {e}")if __name__ == "__main__":unittest.main()
Matplotlib ਵਿੱਚ ਉੱਚ-ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀ ਟਾਈਮ ਡੇਟਾ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਰਣਨੀਤੀਆਂ
ਵਿੱਚ ਉੱਚ-ਵਾਰਵਾਰਤਾ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ Matplotlib, ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਕਿ x-ਧੁਰਾ ਬਿਨਾਂ ਭੀੜ-ਭੜੱਕੇ ਦੇ ਇੱਕ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਟਿੱਕਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸਮਾਂ ਲੜੀ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰਾਲ ਸਕਿੰਟਾਂ ਜਿੰਨਾ ਛੋਟਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ, Matplotlib ਸਮਾਂ-ਅਧਾਰਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਫਾਰਮੈਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਕਮਾਂਡਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ MinuteLocator ਅਤੇ SecondLocator, ਜੋ ਟਿੱਕ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ SecondLocator(interval=10) ਪੜ੍ਹਨਯੋਗਤਾ ਲਈ ਡਿਸਪਲੇ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਹਰ 10 ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲਾਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਹੋਰ ਤਕਨੀਕ ਜੋ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹੈ ਆਟੋਡੇਟ ਲੋਕੇਟਰ ਕਲਾਸ, ਜੋ ਕਿ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਿਤੀ ਸੀਮਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਟਿੱਕ ਅੰਤਰਾਲਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। AutoDateLocator ਦੇ ਨਾਲ, Matplotlib ਸਮਝਦਾਰੀ ਨਾਲ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੇਂ ਅੰਤਰਾਲ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਲਾਟ ਕੀਤੀ ਸਮਾਂ ਸੀਮਾ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਲਚਕਤਾ ਸਮੇਂ ਦੇ ਸਪੈਨ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਟਿੱਕ ਦੀ ਘਣਤਾ ਵੱਖਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਦੋਂ ਸਕਿੰਟਾਂ ਅਤੇ ਮਿੰਟਾਂ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਜ਼ੂਮ ਇਨ ਜਾਂ ਆਉਟ ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਟਿੱਕ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸੰਰਚਿਤ ਕਰਨਾ DateFormatter ਪਲਾਟਾਂ ਨੂੰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਆਕਰਸ਼ਕ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ "HH:MM" ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਸਮਾਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਡਾਟਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ "HH:MM:SS" ਵਜੋਂ ਸਕਿੰਟਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਕੱਠੇ ਮਿਲ ਕੇ, ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਡੇਟਾ ਸੰਚਾਰ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਪਲਾਟਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਪਲਾਟਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਭਰਪੂਰ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਉੱਚ-ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਟਾਈਮ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਨਾਜ਼ੁਕ ਪਲਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। 📅
Matplotlib ਦੇ ਲੋਕੇਟਰ 'ਤੇ ਆਮ ਸਵਾਲ। MAXTICKS ਗਲਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਲੜੀ ਪਲਾਟਿੰਗ
- ਮੈਨੂੰ Matplotlib ਵਿੱਚ "Locator.MAXTICKS exceeded" ਗਲਤੀ ਕਿਉਂ ਮਿਲਦੀ ਹੈ?
- ਇਹ ਤਰੁੱਟੀ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਧੁਰੇ 'ਤੇ ਡਿਫਾਲਟ ਅਧਿਕਤਮ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਟਿੱਕ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਗੜਬੜ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਅਡਜਸਟ ਕਰਨਾ MAXTICKS ਜਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਢੁਕਵਾਂ ਟਿੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਸੈੱਟ ਕਰੋ SecondLocator ਜਾਂ MinuteLocator ਇਸ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਮੈਂ x-ਧੁਰੇ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਟਿੱਕ ਲੇਬਲਾਂ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਬਚ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
- ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ SecondLocator ਜਾਂ MinuteLocator ਇੱਕ ਢੁਕਵੇਂ ਅੰਤਰਾਲ ਨਾਲ ਟਿੱਕਾਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, MinuteLocator(interval=1) ਐਕਸ-ਐਕਸਿਸ ਭੀੜ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਪ੍ਰਤੀ ਮਿੰਟ ਇੱਕ ਟਿੱਕ ਸੈੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- DateFormatter ਅਤੇ AutoDateLocator ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ?
- DateFormatter ਧੁਰੇ 'ਤੇ ਤਾਰੀਖਾਂ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਰੂਪ ਨੂੰ ਫਾਰਮੈਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ "HH:MM." AutoDateLocator, ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਮਿਤੀ ਰੇਂਜ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਅੰਤਰਾਲਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਜ਼ੂਮ ਕਰਨ ਯੋਗ ਪਲਾਟਾਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ।
- ਮੈਂ x-ਧੁਰੇ 'ਤੇ ਤਾਰੀਖਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਮਾਂ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
- ਸਿਰਫ ਸਮਾਂ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ, ਵਰਤੋਂ DateFormatter '%H:%M' ਜਾਂ '%H:%M:%S' ਵਰਗੇ ਫਾਰਮੈਟ ਸਤਰ ਦੇ ਨਾਲ ਮਿਤੀ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢੋ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਹਾਈਲਾਈਟ ਕਰੋ।
- ਕੀ Matplotlib ਵਿੱਚ MAXTICKS ਨੂੰ ਐਡਜਸਟ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ?
- ਹਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਸੈੱਟ ਕਰਕੇ ਹੱਥੀਂ MAXTICKS ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹੋ plt.gca().xaxis.get_major_locator().MAXTICKS ਇੱਕ ਉੱਚੇ ਮੁੱਲ ਤੱਕ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 1000, ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੋਰ ਟਿੱਕ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
- ਮੈਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਤਾ ਲੱਗੇਗਾ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਟਿੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਵਰਤਣਾ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਚੁਣਨਾ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਕਿੰਟਾਂ-ਅਧਾਰਿਤ ਅੰਤਰਾਲਾਂ ਲਈ, ਵਰਤੋਂ SecondLocator, ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ, MinuteLocator. ਪੜ੍ਹਨਯੋਗਤਾ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਅੰਤਰਾਲਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।
- ਕੀ ਮੈਂ ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਵਿੱਚ ਟਿਕ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਦੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
- ਹਾਂ, AutoDateLocator ਟਿਕ ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀ ਨੂੰ ਆਟੋਮੈਟਿਕਲੀ ਐਡਜਸਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਪਲਾਟਾਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਜਿੱਥੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਜ਼ੂਮ ਇਨ ਅਤੇ ਆਉਟ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਕਿਸੇ ਵੀ ਜ਼ੂਮ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਪਲਾਟ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
- ਮੈਂ ਕਸਟਮ ਟਾਈਮ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਲਈ DateFormatter ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਾਂ?
- ਲਾਗੂ ਕਰੋ DateFormatter ਟਾਈਮ ਡਿਸਪਲੇਅ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ '%H:%M' ਵਰਗੇ ਫਾਰਮੈਟ ਸਤਰ ਨਾਲ। ਇਹ ਲਚਕਤਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਲਾਟ ਲੇਬਲਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
- ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਵਿੱਚ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੜੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ ਕੀ ਹਨ?
- ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਲਈ, ਵਰਤ ਕੇ MinuteLocator ਜਾਂ SecondLocator ਘੱਟ ਅੰਤਰਾਲ ਨਾਲ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹਰ 5 ਜਾਂ 10 ਸਕਿੰਟ) ਟਿੱਕ ਦੀ ਭੀੜ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਕੀ x-ਧੁਰੇ 'ਤੇ ਟਿੱਕਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਕਰਨ ਦਾ ਕੋਈ ਤਰੀਕਾ ਹੈ?
- ਹਾਂ, ਵਰਤ ਕੇ AutoDateLocator ਐਡਜਸਟ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟਿੱਕ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ MAXTICKS ਸੰਘਣੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵੇਲੇ ਟਿੱਕਾਂ ਦੀ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਖਿਆ 'ਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
Matplotlib ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ-ਅਧਾਰਿਤ ਟਿੱਕਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਹੱਲ
"Locator.MAXTICKS ਵੱਧ" ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਸਹੀ ਅਤੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉੱਚ-ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਟਾਈਮ ਸੀਰੀਜ਼ ਡੇਟਾ ਲਈ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਟਿੱਕ ਸਪੇਸਿੰਗ ਨੂੰ ਲੋਕੇਟਰ ਅਤੇ ਟਿਕ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਸੰਰਚਿਤ ਕਰਕੇ, ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਪਲਾਟ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਅਤੇ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਤੋਂ ਮੁਕਤ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।
DateFormatter ਵਰਗੇ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਅਤੇ MAXTICKS ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਐਡਜਸਟ ਕਰਨਾ x-axis ਡਿਸਪਲੇ 'ਤੇ ਕੰਟਰੋਲ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਲਚਕਤਾ ਉਹਨਾਂ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਮਾਂ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਭੀੜ-ਭੜੱਕੇ ਵਾਲੇ ਲੇਬਲਾਂ ਜਾਂ ਤਰੁਟੀਆਂ ਕਾਰਨ ਮੁੱਖ ਸੂਝ-ਬੂਝਾਂ ਗੁਆਚ ਨਾ ਜਾਣ।
Matplotlib ਦੀ MAXTICKS ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਹਵਾਲੇ ਅਤੇ ਸਰੋਤ
- ਇਹ ਲੇਖ ਸਮਾਂ-ਅਧਾਰਤ ਪਲਾਟਾਂ ਵਿੱਚ ਟਿੱਕ ਲੋਕੇਟਰਾਂ ਅਤੇ ਫਾਰਮੈਟਰਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। 'ਤੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ Matplotlib Dates API .
- ਕਸਟਮ ਟਿੱਕ ਅੰਤਰਾਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ, ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਟਾਈਮ ਸੀਰੀਜ਼ ਪਲਾਟਾਂ ਬਾਰੇ ਗਾਈਡ ਨੇ ਵਾਧੂ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਹੈ ਆਮ ਮਿਤੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ Matplotlib ਦੀ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਾਈਟ ਦਾ ਭਾਗ.
- ਲਚਕਦਾਰ ਸਮਾਂ ਲੜੀ ਦੇ ਸਮਾਯੋਜਨ ਲਈ AutoDateLocator ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਾਰੇ ਲੇਖ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ ਰੀਅਲ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਗਾਈਡ , ਜੋ ਕਿ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਮਿਤੀ-ਅਧਾਰਿਤ ਪਲਾਟਿੰਗ ਲਈ ਵਿਹਾਰਕ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਕੋਡ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, Python Unitest ਮੋਡੀਊਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਪਾਈਥਨ ਲਈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ Unitest ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ।