Python的matplotlib包含很多图表函数,其中plot()函数是绘制坐标图的。 通常情况下,横轴和纵轴都是数值型数据很好画图,直接带入数据,坐标轴会自动调节大小和显示密度。但是当横轴是日期时,且从excel文件读取数据时,有一点麻烦。 遇到的问题: 1. 首先,excel里的日期显示不正常。 2. 横轴日期的显示不理想,或太密集或...
plt.plot(x, y) 显示图标 plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 设置图片大小 案例 代码 fig = plt.figure(figsize=(20,8), dpi=100) figsize 接收一个元组,表示图片的高和宽,单位是英寸 dpi 分辨率,代表了每一英寸有多少个像素,默认80 plt.plot(x,y) plt.show() 1. 2. 3. 4. ...
# 表示竖轴上的位置和标签, 数量必须和横轴上的日期数量对应上 y = [0, 1, 3, 4, 6, 5, 7] # 默认的linestyle是无, 也就是所有的点看上去像散点, 我们手动设置成实线 plt.plot_date(dates, y, linestyle='-') '''# 利用pandas快速读取数据集csv中的所有数据data=pd.read_csv('./data_5.csv...
Python的matplotlib包含很多图表函数,其中plot()函数是绘制坐标图的。 通常情况下,横轴和纵轴都是数值型数据很好画图,直接带入数据,坐标轴会自动调节大小和显示密度。但是当横轴是日期时,且从excel文件读取数据时,有一点麻烦。 遇到的问题: 1. 首先,excel里的日期显示不正常。 2. 横轴日期的显示不理想,或太密集或...
series.plot(style='.')pyplot.xticks(rotation=15)pyplot.show()我也期待高手能帮你解决这个难题。
使用plt.plot()函数绘制你的数据点。确保你的数据点中包含日期时间对象作为横坐标。 python dates = [datetime(2023, 1, 1), datetime(2023, 2, 1), datetime(2023, 3, 1)] values = [10, 20, 15] plt.plot(dates, values, marker='o') 使用matplotlib.dates.DateFormatter设置横轴时间格式: 使用m...
(dates))#制定绘图格式,线条的形式(linestyle)为实线,marker指线条标记ax.plot_date(dates,values,linestyle='-',marker='')#设置日期的具体格式date_format=mpl.dates.DateFormatter('%Y-%m-%d')#设置主定位器为日期格式ax.xaxis.set_major_formatter(date_format)#自动调整日期显示位置,避免日期之间相互重叠fig...
对时间序列作图时,如果横坐标刻度为日期数据的话,利用Matplotlib.pyplot作出的图并不理想(不连续)。例如,对如下格式数据进行画图: 可以看出,上图效果并不理想。将横轴刻度改为数字。 若要对上图的其中一些数据进行注释,因为横轴刻度为数字,不是日期,因此在注释上存在一些难度。下面的数据为上图数据的一部分。
当绘制时间序列图时,有时会遇到轴不匹配的问题,即横轴和纵轴的数据不对应或不符合预期。这可能是由于数据类型不正确、数据格式不一致或数据缺失等原因导致的。 解决轴不匹配的问题可以采取以下步骤: 确保数据类型正确:时间序列数据应该以日期或时间的形式表示,而不是字符串或其他格式。可以使用Python的datetime模块来处...