Matplotlib: Wie erzwinge Ganzzahl Tick Etiketten?

Question

Mein Python-Skript verwendet matplotlib, um eine 2D-Heatmap eines x, y, z-Datasets zu zeichnen. Meine x- und y-Werte stellen Aminosäurereste in einem Protein dar und können daher nur ganze Zahlen sein. Als ich in die Handlung vergrößern, sieht es wie folgt aus:

Wie gesagt, Float-Werte auf den xy-Achsen machen keinen Sinn, mit meinen Daten, und ich möchte es daher wie folgt aussehen:

Irgendwelche Ideen wie man das erreicht? Dies ist der Code, der die Handlung erzeugt: für modifying tick labels

def plotDistanceMap(self): 
    # Read on x,y,z 
    x = self.currentGraph['xData'] 
    y = self.currentGraph['yData'] 
    X, Y = numpy.meshgrid(x, y) 
    Z = self.currentGraph['zData'] 
    # Define colormap 
    cmap = colors.ListedColormap(['blue', 'green', 'orange', 'red']) 
    cmap.set_under('white') 
    cmap.set_over('white') 
    bounds = [1,15,50,80,100] 
    norm = colors.BoundaryNorm(bounds, cmap.N) 
    # Draw surface plot 
    img = self.axes.pcolor(X, Y, Z, cmap=cmap, norm=norm) 
    self.axes.set_xlim(x.min(), x.max()) 
    self.axes.set_ylim(y.min(), y.max()) 
    self.axes.set_xlabel(self.currentGraph['xTitle']) 
    self.axes.set_ylabel(self.currentGraph['yTitle']) 
    # Cosmetics 
    #matplotlib.rcParams.update({'font.size': 12}) 
    xminorLocator = MultipleLocator(10) 
    yminorLocator = MultipleLocator(10) 
    self.axes.xaxis.set_minor_locator(xminorLocator) 
    self.axes.yaxis.set_minor_locator(yminorLocator) 
    self.axes.tick_params(direction='out', length=6, width=1) 
    self.axes.tick_params(which='minor', direction='out', length=3, width=1) 
    self.axes.xaxis.labelpad = 15 
    self.axes.yaxis.labelpad = 15 
    # Draw colorbar 
    colorbar = self.figure.colorbar(img, boundaries = [0,1,15,50,80,100], 
            spacing = 'proportional', 
            ticks = [15,50,80,100], 
            extend = 'both') 
    colorbar.ax.set_xlabel('Angstrom') 
    colorbar.ax.xaxis.set_label_position('top') 
    colorbar.ax.xaxis.labelpad = 20 
    self.figure.tight_layout()  
    self.canvas.draw() 

Answer 1

Dies sollte einfacher sein:

(von https://scivision.co/matplotlib-force-integer-labeling-of-axis/)

import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib.ticker import MaxNLocator 
#... 
ax = plt.figure().gca() 
#... 
ax.xaxis.set_major_locator(MaxNLocator(integer=True)) 

Answer 2

Basierend auf eine Antwort, die ich mit einer Lösung kam, weiß nicht, ob es in Ihrem Fall funktioniert wie Ihre Code-Snippet nicht ausgeführt werden kann in sich selbst.

Die Idee ist, die Tickbeschriftungen zu einem Abstand von 0,5 zu zwingen, dann ersetzen alle 0,5 Tick mit seinem Integer-Gegenstück und andere mit einer leeren Zeichenfolge.

import numpy 
import matplotlib.pyplot as plt 

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1,2) 

x1, x2 = 1, 5 
y1, y2 = 3, 7 

# first axis: ticks spaced at 0.5 
ax1.plot([x1, x2], [y1, y2]) 
ax1.set_xticks(numpy.arange(x1-1, x2+1, 0.5)) 
ax1.set_yticks(numpy.arange(y1-1, y2+1, 0.5)) 

# second axis: tick labels will be replaced 
ax2.plot([x1, x2], [y1, y2]) 
ax2.set_xticks(numpy.arange(x1-1, x2+1, 0.5)) 
ax2.set_yticks(numpy.arange(y1-1, y2+1, 0.5)) 

# We need to draw the canvas, otherwise the labels won't be positioned and 
# won't have values yet. 
fig.canvas.draw() 

# new x ticks '1'->'', '1.5'->'1', '2'->'', '2.5'->'2' etc. 
labels = [item.get_text() for item in ax2.get_xticklabels()] 
new_labels = [ "%d" % int(float(l)) if '.5' in l else '' for l in labels] 
ax2.set_xticklabels(new_labels) 

# new y ticks 
labels = [item.get_text() for item in ax2.get_yticklabels()] 
new_labels = [ "%d" % int(float(l)) if '.5' in l else '' for l in labels] 
ax2.set_yticklabels(new_labels) 

fig.canvas.draw() 
plt.show() 

Wenn Sie eine Menge zu verkleinern, die einige zusätzliche Pflege benötigen, da dies eine dann eine sehr dichte Menge von tick-Etiketten produziert.