标签：data matplotlib 坐标轴 刻度 mdates np ax 绘制
使用 matplotlib 绘制带日期的坐标轴
效果图
代码
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
fig, ax = plt.subplots()
"""生成数据"""
beginDate = '2012-01-01'
endDate = '2018-01-01'
# 将日期字符串转化为数字（从1970-01-01算起的天数差）
x = np.arange(mdates.datestr2num(beginDate), mdates.datestr2num(endDate), 15)
y = np.random.randn(len(x))*3+2
data = {}
# 将数字（天数差）转为日期对象 numpy.datetime64
data['date'] = [np.datetime64(int(c), 'D') for c in x]
data['value'] = y
ax.plot('date', 'value', data=data)
# ax.plot(data['date'], data['value']) # 与前一行是等效的
"""设置坐标轴的格式"""
# 设置主刻度, 每6个月一个刻度
fmt_half_year = mdates.MonthLocator(interval=6)
ax.xaxis.set_major_locator(fmt_half_year)
# 设置次刻度，每个月一个刻度
fmt_month = mdates.MonthLocator() # 默认即可
ax.xaxis.set_minor_locator(fmt_month)
# 设置 x 坐标轴的刻度格式
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%Y-%m"))
# 设置横坐标轴的范围
datemin = np.datetime64(data['date'][0], 'Y')
datemax = np.datetime64(data['date'][-1], 'Y') + np.timedelta64(1, 'Y')
ax.set_xlim(datemin, datemax)
# 设置刻度的显示格式
ax.format_xdata = mdates.DateFormatter('%Y-%m')
ax.format_ydata = lambda x : f'$x:.2f$'
ax.grid(True)
"""自动调整刻度字符串"""
# 自动调整 x 轴的刻度字符串（旋转）使得每个字符串有足够的空间而不重叠
fig.autofmt_xdate()
plt.show()
代码中使用到的类简单介绍一下，具体参数或用法可以点击查看。
- matplotlib.dates.datestr2num() 将日期转化为天数差
- numpy.datetime64() 将数字（天数差）转为日期对象
numpy.datetime64 - matplotlib.dates.MonthLocator() 配合设置日期刻度间隔
- matplotlib.dates.DateFormatter() 设置日期显示格式
- fig.autofmt_xdate() 自动调整坐标轴，未调用字符串会重叠在一起
标签：data,matplotlib,坐标轴,刻度,mdates,np,ax,绘制 来源： https://www.cnblogs.com/wreng/p/15195231.html
本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享； 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除； 5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。