matplotlibの領域にxティックを設定する

Question

以下の写真で説明しようとした特別なx-ticksラベリングを行いたいと思います。

どうすればいいですか？

編集：私の現在のコードの最小限のバージョン：

import matplotlib.pyplot as plt 


xvalues = [ 0., 1., 1., 1., 1., 2., 2., 2., 2., 2., 
    2., 3., 3., 3., 3., 4.] 
yvalues = [ 1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 
    0., 0., 0., 0., 0., 0.] 

tx = [0] * len(xvalues) 
for i in range(len(xvalues)): 
    tx[i] = i 

newxvalues = xvalues 

seen = set() 
newxvalues = [x if x not in seen and not seen.add(x) else '' for x in newxvalues ] 
newxvalues[0] = ' ' 
plt.plot(tx, yvalues, color='g', linewidth=1.5) 
plt.xlim([-1, len(xvalues)]) 
plt.xticks(tx, newxvalues, rotation="90") 
plt.ylim(-0.03, 1.1) 
plt.tick_params(axis='x', top='off', bottom='off') 
plt.show() 

EDIT2：それは問題を単純化した場合、私は空想括弧は必要ありません。例えば、角括弧も大丈夫です。

Answer 1

これも可能です。次のコードは、スクリプトの最後に呼び出す必要があるクラスAxesDecoratorを提供しています。ティックラベルを変更するAxesインスタンスと描画する必要があるティックが必要です。 すべてのティックが等しく区切られていることを前提としています。

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable 

class AxesDecorator(): 
    def __init__(self, ax, size="5%", pad=0.05, ticks=[1,2,3], spacing=0.05, 
       color="k"): 
     self.divider= make_axes_locatable(ax) 
     self.ax = self.divider.new_vertical(size=size, pad=pad, sharex=ax, pack_start=True) 
     ax.figure.add_axes(self.ax) 
     self.ticks=np.array(ticks) 
     self.d = np.mean(np.diff(ticks)) 
     self.spacing = spacing 
     self.get_curve() 
     self.color=color 
     for x0 in ticks: 
      self.plot_curve(x0) 
     self.ax.set_yticks([]) 
     plt.setp(ax.get_xticklabels(), visible=False) 
     self.ax.tick_params(axis='x', which=u'both',length=0) 
     ax.tick_params(axis='x', which=u'both',length=0) 
     for direction in ["left", "right", "bottom", "top"]: 
      self.ax.spines[direction].set_visible(False) 
     self.ax.set_xlabel(ax.get_xlabel()) 
     ax.set_xlabel("") 
     self.ax.set_xticks(self.ticks) 

    def plot_curve(self, x0): 
     x = np.linspace(x0-self.d/2.*(1-self.spacing),x0+self.d/2.*(1-self.spacing), 50) 
     self.ax.plot(x, self.curve, c=self.color) 

    def get_curve(self): 
     lx = np.linspace(-np.pi/2.+0.05, np.pi/2.-0.05, 25) 
     tan = np.tan(lx)*10 
     self.curve = np.hstack((tan[::-1],tan)) 
     return self.curve 


# Do your normal plotting  
fig, ax = plt.subplots() 

x = [1,2,3,4,5] 
y = [4,5,1,3,7] 
ax.scatter(x,y, s=900, c=y,) 
ax.set_ylim([0,10]) 
ax.set_xlabel("Strange axis") 

#at the end call the AxesDecorator class 
# with the axes as argument 
AxesDecorator(ax, ticks=x) 

plt.show()