plt.plot(x, y, 'r') plt.yscale('log')#设置纵坐标的缩放,写成m³格式 plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6.
plt.plot(2.017, np.interp(2.017, x, y), 'r*') plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 得到下图 其中的红色※号点就是我们根据横坐标2.017借助np.interp得到的插值点 2. 日期序列 我也有看到好像可以借助pandas有interp的包可以处理这个问题,但是我这里用np.interp照样可以处理,只不过需要首先把日期格式转换为...
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')# 取出数据集中所有列名为Date的数据, 并将其格式转化成标准的datetime格式:XXXX-XX-XXdata['Date']=pd.to_datetime(data['Date'])# 根据数据集的Date列对所有数据进行原地的排...
d1['stat_date']=d1['stat_date'].astype('str')#先将int转化为str d1['stat_date']=pd.to_datetime(d1['stat_date']) #将str转化为datetime格式 数据处理完毕可以画图了 x,y=d1['stat_date'],d1['clsr'] plt.xticks(rotation=45)#将x轴标签旋转45度 plt.plot(x,y) 绘制y =1/(1-s)...
ax2=ax1.twinx()#这是双坐标关键一步 ax2.plot(demo0719['successRate']*100,'r-',label='successRate',linewidth=2) 横坐标设置时间间隔 import matplotlib.dates as mdate ax1.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))#设置时间标签显示格式 ...
坐标轴axis 主要刻度major tick 次要刻度minor tick 散点图 scatter plot - 数值类型 折线图 line plot - 时间序列 柱状图 bar plot - 分类数据 热图heatmap - 渐进颜色表示 3、绘图包matplotlib如何使用 折线图 导入matplotlib的pyplot模块: import matplotlib.pyplot as plt ...
dates=data1['dates']+data2['dates']# 对日期进行排序all_dates.sort()# 设置横坐标的范围plt....
生成横坐标时间的数据,dates为array数组,浮点数 dates = mpl.dates.drange(start,stop,delta) 生成上下波动的随机数据 y=np.random.rand(len(dates)) 得到当前的坐标轴对象 ax =plt.gca() 按日期绘制图形 ax.plot_date(dates,y,'y-') 设置日期显示格式 ...
一、时间序列作图 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。 二、对时间序列进行注释 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...