在 x 轴 Matplotlib 上绘制带有垂直标签的图形

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它不允许我附加代码，因为 xml 的长度）

所以一旦我编译了所有的数据，我运行了图表，结果是这样的（不是所有的标签都在文件中）：

实际上我必须使用类似于this page 底部附近的“切换点跟踪”图。但现在我正在研究它，它以线条图的形式为我服务。

但是如何将它在 x 轴上除以标签的名称（“名称”）而不是数字 0、20、40 等，即如何使所有名称出现在图表上和垂直放置？是否有可能做到这一点？或者我不知道... Matplotlib 是否可以将标签转换为数字，然后在图形旁边的标签旁边绘制数字的描述，以使图形更易于理解？

Answer 1

是的，你可以，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，在大多数情况下，当您想要更出色地绘制情节时，您会想要更精确地操纵人物和斧头，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。另外，使用Series.isin 进行多值过滤：

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)
)

或者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Name 在数据中重复多次，set_index 可能会引发错误，并且x 参数可能会返回不希望的结果。因此，就像您之前的帖子一样，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)