[SOLUCIONADO] Mostrar números eje x

Bael_Balzac · #1 (**permalink**) 29/03/2013, 18:43

El siguiente código traza un papel de probabilidad, pero en el eje x solo se ve el 0 y el 1; cuando le agrego el signo % a cada uno de los números del eje x muestra un error, por favor como puede solucionarse.

Código:

from __future__ import unicode_literals

import numpy as np
from numpy import ma
from matplotlib import scale as mscale
from matplotlib import transforms as mtransforms
from matplotlib.ticker import Formatter, FixedLocator

class EscalaAcumuladaGumbel(mscale.ScaleBase):

    name = 'gumbel'

    def __init__(self, axis, **kwargs):
        mscale.ScaleBase.__init__(self)
        thresh = kwargs.pop("thresh", 5000)
        if thresh >= 5800.0:
            raise ValueError("thresh must be less than 4800")
        self.thresh = thresh

    def get_transform(self):
        return self.TransformacionAcumuladaGumbel(self.thresh)

    def set_default_locators_and_formatters(self, axis):
        class DegreeFormatter(Formatter):
            def __call__(self, x, pos=None):
                # \u0025 : simbolo %
                return "%d\u00b0" % (x*1.0)
        axis.set_major_locator(FixedLocator(np.arange(-3.0, 3.0, 0.25)))
        axis.set_major_formatter(DegreeFormatter())
        axis.set_minor_formatter(DegreeFormatter())

    def limit_range_for_scale(self, vmin, vmax, minpos):
        return max(vmin, -self.thresh), min(vmax, self.thresh)

    class TransformacionAcumuladaGumbel(mtransforms.Transform):
        input_dims = 1
        output_dims = 1
        is_separable = True

        def __init__(self, thresh):
            mtransforms.Transform.__init__(self)
            self.thresh = thresh

        def transform(self, a):
            masked = ma.masked_where((a < -self.thresh) | (a > self.thresh), a)
            if masked.mask.any():
                return ma.exp(-np.exp(-a))
            else:
                return np.exp(-np.exp(-a))

        def inverted(self):
            return EscalaAcumuladaGumbel.TransformacionInversaAcumuladaGumbel(self.thresh)

    class TransformacionInversaAcumuladaGumbel(mtransforms.Transform):
        input_dims = 1
        output_dims = 1
        is_separable = True

        def __init__(self, thresh):
            mtransforms.Transform.__init__(self)
            self.thresh = thresh

        def transform(self, a):
            return -np.log(-np.log(a))

        def inverted(self):
            return EscalaAcumuladaGumbel.TransformacionAcumuladaGumbel(self.thresh)

mscale.register_scale(EscalaAcumuladaGumbel)


if __name__ == '__main__':
    import matplotlib.pyplot as plt

    Datos = np.array([ 2690.0, 2700.0, 2700.667, 2701.333, 2702.0, 3196.0, 2372.0, 2395.0, 2128.0, 2727.0, 2431.0, 2850.0, 2216.0, 2057.0, 2269.0, 2208.0, 2628.0, 2729.0, 2588.0, 3448.0, 2508.0, 3081.0, 2417.0, 2770.0, 2283.0, 2455.0, 1963.0, 2786.0, 2885.0, 2357.0, 3422.0, 2423.0, 2148.0, 1305.0, 2472.0, 2186.0, 2720.0, 2430.0, 2304.0, 2556.0, 2625.0, 2164.0, 2585.0, ])
    DatosOrdenados = np.sort(Datos)
    mu = 2353.157
    sigma = 297.961

    x1 = ( DatosOrdenados - mu) / sigma
    y1 = (np.exp(-np.exp(-x1)))

    plt.plot(x1, y1, 'ro', lw=2)
    plt.gca().set_xscale('gumbel')

    plt.xlabel('F(z)')
    plt.ylabel('z')
    plt.title('Papel de probabilidad de Gumbel')
    plt.grid(True)

    plt.show()

Código basado en [URL="http://matplotlib.org/examples/api/custom_scale_example.html"]http://matplotlib.org/examples/api/custom_scale_example.html[/URL]

razpeitia · #2 (**permalink**) 29/03/2013, 18:51

A mi no me marco error.

Ni con el código que pusiste.

Ni con la modificación que le hice.

Código Python:

Ver originalfrom __future__ import unicode_literals
 
import numpy as np
from numpy import ma
from matplotlib import scale as mscale
from matplotlib import transforms as mtransforms
from matplotlib.ticker import Formatter, FixedLocator
 
class EscalaAcumuladaGumbel(mscale.ScaleBase):
 
    name = 'gumbel'
 
    def __init__(self, axis, **kwargs):
        mscale.ScaleBase.__init__(self)
        thresh = kwargs.pop("thresh", 5000)
        if thresh >= 5800.0:
            raise ValueError("thresh must be less than 5800")
        self.thresh = thresh
 
    def get_transform(self):
        return self.TransformacionAcumuladaGumbel(self.thresh)
 
    def set_default_locators_and_formatters(self, axis):
        class DegreeFormatter(Formatter):
            def __call__(self, x, pos=None):
                # \u0025 : simbolo %
                return "%d%%" % (x*1.0)
        axis.set_major_locator(FixedLocator(np.arange(-3.0, 3.0, 0.25)))
        axis.set_major_formatter(DegreeFormatter())
        axis.set_minor_formatter(DegreeFormatter())
 
    def limit_range_for_scale(self, vmin, vmax, minpos):
        return max(vmin, -self.thresh), min(vmax, self.thresh)
 
    class TransformacionAcumuladaGumbel(mtransforms.Transform):
        input_dims = 1
        output_dims = 1
        is_separable = True
 
        def __init__(self, thresh):
            mtransforms.Transform.__init__(self)
            self.thresh = thresh
 
        def transform(self, a):
            masked = ma.masked_where((a < -self.thresh) | (a > self.thresh), a)
            if masked.mask.any():
                return ma.exp(-np.exp(-a))
            else:
                return np.exp(-np.exp(-a))
 
        def inverted(self):
            return EscalaAcumuladaGumbel.TransformacionInversaAcumuladaGumbel(self.thresh)
 
    class TransformacionInversaAcumuladaGumbel(mtransforms.Transform):
        input_dims = 1
        output_dims = 1
        is_separable = True
 
        def __init__(self, thresh):
            mtransforms.Transform.__init__(self)
            self.thresh = thresh
 
        def transform(self, a):
            return -np.log(-np.log(a))
 
        def inverted(self):
            return EscalaAcumuladaGumbel.TransformacionAcumuladaGumbel(self.thresh)
 
mscale.register_scale(EscalaAcumuladaGumbel)
 
 
if __name__ == '__main__':
    import matplotlib.pyplot as plt
 
    Datos = np.array([ 2690.0, 2700.0, 2700.667, 2701.333, 2702.0, 3196.0, 2372.0, 2395.0, 2128.0, 2727.0, 2431.0, 2850.0, 2216.0, 2057.0, 2269.0, 2208.0, 2628.0, 2729.0, 2588.0, 3448.0, 2508.0, 3081.0, 2417.0, 2770.0, 2283.0, 2455.0, 1963.0, 2786.0, 2885.0, 2357.0, 3422.0, 2423.0, 2148.0, 1305.0, 2472.0, 2186.0, 2720.0, 2430.0, 2304.0, 2556.0, 2625.0, 2164.0, 2585.0, ])
    DatosOrdenados = np.sort(Datos)
    mu = 2353.157
    sigma = 297.961
 
    x1 = ( DatosOrdenados - mu) / sigma
    y1 = (np.exp(-np.exp(-x1)))
 
    plt.plot(x1, y1, 'ro', lw=2)
    plt.gca().set_xscale('gumbel')
 
    plt.xlabel('F(z)')
    plt.ylabel('z')
    plt.title('Papel de probabilidad de Gumbel')
    plt.grid(True)
 
    plt.show()

Estoy usando python 2.7

Bael_Balzac · #3 (**permalink**) 29/03/2013, 20:32

No sabia que se podia usar "%d%%", en el eje x mostraba el 0 debido a que los valores eran menores a 1, se aumentaron lineas para rotar los numeros y mostrarlos con 3 decimales.
Gracias por responder.

Código:

from __future__ import unicode_literals

import numpy as np
from numpy import ma
from matplotlib import scale as mscale
from matplotlib import transforms as mtransforms
from matplotlib.ticker import Formatter, FixedLocator, FuncFormatter

class EscalaAcumuladaGumbel(mscale.ScaleBase):

    name = 'gumbel'

    def __init__(self, axis, **kwargs):
        mscale.ScaleBase.__init__(self)
        thresh = kwargs.pop("thresh", 5000)
        if thresh >= 5800.0:
            raise ValueError("thresh must be less than 5800")
        self.thresh = thresh

    def get_transform(self):
        return self.TransformacionAcumuladaGumbel(self.thresh)

    def set_default_locators_and_formatters(self, axis):
        class DegreeFormatter(Formatter):
            def __call__(self, x, pos=None):
                # \u0025 : simbolo %
                return "%d%%" % (x*0.02)
        axis.set_major_locator(FixedLocator(np.arange(0.0, 1.0, 0.02)))
        axis.set_major_formatter(DegreeFormatter())
        axis.set_minor_formatter(DegreeFormatter())

    def limit_range_for_scale(self, vmin, vmax, minpos):
        return max(vmin, -self.thresh), min(vmax, self.thresh)

    class TransformacionAcumuladaGumbel(mtransforms.Transform):
        input_dims = 1
        output_dims = 1
        is_separable = True

        def __init__(self, thresh):
            mtransforms.Transform.__init__(self)
            self.thresh = thresh

        def transform(self, a):
            masked = ma.masked_where((a < -self.thresh) | (a > self.thresh), a)
            if masked.mask.any():
                return ma.exp(-np.exp(-a))
            else:
                return np.exp(-np.exp(-a))

        def inverted(self):
            return EscalaAcumuladaGumbel.TransformacionInversaAcumuladaGumbel(self.thresh)

    class TransformacionInversaAcumuladaGumbel(mtransforms.Transform):
        input_dims = 1
        output_dims = 1
        is_separable = True

        def __init__(self, thresh):
            mtransforms.Transform.__init__(self)
            self.thresh = thresh

        def transform(self, a):
            return -np.log(-np.log(a))

        def inverted(self):
            return EscalaAcumuladaGumbel.TransformacionAcumuladaGumbel(self.thresh)

mscale.register_scale(EscalaAcumuladaGumbel)


if __name__ == '__main__':
    import matplotlib.pyplot as plt

    Datos = np.array([ 2690.0, 2700.0, 2700.667, 2701.333, 2702.0, 3196.0, 2372.0, 2395.0, 2128.0, 2727.0, 2431.0, 2850.0, 2216.0, 2057.0, 2269.0, 2208.0, 2628.0, 2729.0, 2588.0, 3448.0, 2508.0, 3081.0, 2417.0, 2770.0, 2283.0, 2455.0, 1963.0, 2786.0, 2885.0, 2357.0, 3422.0, 2423.0, 2148.0, 1305.0, 2472.0, 2186.0, 2720.0, 2430.0, 2304.0, 2556.0, 2625.0, 2164.0, 2585.0, ])
    DatosOrdenados = np.sort(Datos)
    mu = 2353.157
    sigma = 297.961

    y1 = ( DatosOrdenados - mu) / sigma
    x1 = np.exp(-np.exp(-y1))

    plt.plot(x1, y1, 'ro', lw=2)
    plt.gca().set_xscale('gumbel')

    plt.xlabel('F(z)')
    plt.ylabel('z')
    plt.title('Papel de probabilidad de Gumbel')
    plt.xticks(rotation='vertical', fontsize=7)
    def form3(x, pos):
        return '%.3f' % x
    formatter = FuncFormatter(form3)
    plt.gca().xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(formatter))
    plt.grid(True)

    plt.show()