然后,我们将日期转换为matplotlib可以识别的格式,使用range(len(dates))作为横坐标的取值范围。接着,我们使用plt.xticks函数将横坐标的刻度设置为日期,这样就能保证横坐标显示的是整数而不是浮点数。最后,我们添加了x轴标签、y轴标签和标题,通过plt.show()显示图表。 运行代码后,我们可以看到横坐标显示的是日期,而...
5. 设置横坐标日期的间隔 接下来,我们需要设置横坐标日期的间隔。我们可以使用plt模块中的xticks()函数来实现。xticks()函数接受两个参数,第一个参数是刻度的位置,第二个参数是刻度的标签。我们可以使用以下代码来设置横坐标日期的间隔为每隔2天显示一个日期: plt.xticks(x[::2],rotation=45) 1. 在这段代码中...
然后,我们将日期转换为matplotlib可以识别的格式,使用range(len(dates))作为横坐标的取值范围。接着,我们使用plt.xticks函数将横坐标的刻度设置为日期,这样就能保证横坐标显示的是整数而不是浮点数。最后,我们添加了x轴标签、y轴标签和标题,通过plt.show()显示图表。 运行代码后,我们可以看到横坐标显示的是日期,而...
plt.xticks(dates) # 设置横坐标为时间格式 plt.show() # 显示图表 ``` 四、总结 通过以上步骤,我们可以将横坐标设置为时间格式,并使用matplotlib库绘制出相应的图表。在实际应用中,我们还需要根据实际情况调整时间和日期的格式,以及数据之间的连接方式等。总之,使用matplotlib库绘制图表时,正确设置横坐标的时间格式...
plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator())#设置每隔多少距离一个刻度plt.xticks(date[::2]) plt.ylabel(u"y值") plt.xlabel(u"时间(天)") plt.plot(date, y,label=u"曲线") plt.legend() plt.gcf().autofmt_xdate()#自动旋转日期标记plt.show() ...
然后,我们将日期转换为matplotlib可以识别的格式,使用range(len(dates))作为横坐标的取值范围。接着,我们使用plt.xticks函数将横坐标的刻度设置为日期,这样就能保证横坐标显示的是整数而不是浮点数。最后,我们添加了x轴标签、y轴标签和标题,通过plt.show()显示图表。 运行代码后,我们可以看到横坐标显示的是日期,而...
unrate["DATE"] = pd.to_datetime(unrate["DATE"]) #把日期改为特定格式 datetime 2.plt.plot(x轴,y轴)做折线图 plt.plot() 3.plt.xticks(rotation=?)旋转角度 plt.xticks(rotation=45) 3.作子图 fig=plt.figure()ax1=fig.add_subplot(3,2,1)ax2=fig.add_subplot(3,2,2)ax3=fig.add_subplot...
trick的关闭plt.xticks(np.arange(0,2.2,step=0.2),list('abcdefghigk'),rotation=45)#自定义刻度标签值,刻度显示为您想要的一切(日期,星期等等)#设置刻度范围plt.xlim(0.2,2.2)#x坐标轴刻度值范围plt.ylim(0,2)#y坐标轴刻度值范围#plt.gca().set((xlim=[0, 2], ylim=[0, 2])#x轴y轴坐标轴...
:profit=row['开盘-4']/row['单位净值-1']returnprofitelse:return1result['percent']=result.apply(choice,axis=1)result['cum']=result['percent'].cumprod()#显示图片#图片尺寸plt.figure(figsize=(10,6))#X轴坐标垂直plt.xticks(rotation=90)#显示图片plt.plot(result['净值日期'],result['cum'])...
plt.title('贵州茅台股票')plt.ylabel('成交量')# 添加y轴标题plt.xlabel('交易日期')# 添加x轴标题plt.xticks(rotation=40)plt.show 代码解释如下。 第①行通过指定时间段来查询数据,并按照'Date'字段排序。 第②行通过plt.plot函数绘制折线,其中df2['Date']是x轴数据,df2['Volume']是y轴数据。