Matplotlib가 있는 Python의 플롯 시간

Matplotlib가 있는 Python의 플롯 시간

타임스탬프 배열이 형식)의 타임스탬프 배열이 있습니다.MM:SS.mmmmm) 및 타임스탬프 배열의 값에 대응하는 부동소수점 번호의 다른 배열.

Matplotlib를 사용하여 x축에 시간을 표시하고 y축에 숫자를 표시할 수 있습니까?

그러려고 했는데, 어찌된 일인지 수레만 받아 들이고 있었어요.어떻게 하면 시간을 표시할 수 있을까요?어떤 식으로든 포맷을 수정해야 하나요?

업데이트:

이 답변은 matplotlib 버전 3.5 이후 오래된 것입니다.그plot이제 함수가 날짜/시간 데이터를 직접 처리합니다.https://matplotlib.org/3.5.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot_date.html 를 참조해 주세요.

plot_date는 사용하지 않는 것이 좋습니다.이 방법은 역사적 이유로 존재하며 향후 폐지될 수 있습니다.

datetime과 유사한 데이터는 플롯을 사용하여 직접 플롯해야 합니다.

일반 숫자 데이터를 Matplotlib 날짜 형식으로 표시해야 하거나 표준 시간대를 설정해야 하는 경우 ax.xaxis를 호출합니다.axis_date / ax.yaxis.axis_date before 플롯.Axis 를 참조해 주세요.axis_date.

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오래되고 낡은 답변:

먼저 타임스탬프를 Python으로 변환해야 합니다.datetime오브젝트(사용)datetime.strptime) 를 사용합니다.date2num날짜를 matplotlib 형식으로 변환합니다.

다음을 사용하여 날짜와 값을 표시합니다.

import matplotlib.pyplot
import matplotlib.dates

from datetime import datetime

x_values = [datetime(2021, 11, 18, 12), datetime(2021, 11, 18, 14), datetime(2021, 11, 18, 16)]
y_values = [1.0, 3.0, 2.0]

dates = matplotlib.dates.date2num(x_values)
matplotlib.pyplot.plot_date(dates, y_values)

또한 시간 스탬프와 값 쌍을 벽도를 사용하여 표시할 수도 있습니다.(문자열 표현에서 해석한 후) plot(matplotlib 버전 1.2.0 및 1.3.1에서 테스트 완료).

예:

import datetime
import random
import matplotlib.pyplot as plt

# make up some data
x = [datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=i) for i in range(12)]
y = [i+random.gauss(0,1) for i,_ in enumerate(x)]

# plot
plt.plot(x,y)
# beautify the x-labels
plt.gcf().autofmt_xdate()

plt.show()

결과 이미지:

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다음은 산점도입니다.

import datetime
import random
import matplotlib.pyplot as plt

# make up some data
x = [datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=i) for i in range(12)]
y = [i+random.gauss(0,1) for i,_ in enumerate(x)]

# plot
plt.scatter(x,y)
# beautify the x-labels
plt.gcf().autofmt_xdate()

plt.show()

다음과 같은 이미지를 생성합니다.

7년 후 이 코드가 도움이 되었습니다.하지만, 제 시간은 여전히 정확하게 나타나지 않았습니다.

Matplotlib 2.0.0을 사용하여 Paul H에 의해 matplotlib의 x축 눈금 레이블 날짜 형식 편집에서 다음 코드 비트를 추가해야 했습니다.

import matplotlib.dates as mdates
myFmt = mdates.DateFormatter('%d')
ax.xaxis.set_major_formatter(myFmt)

포맷을 (%H:%M)로 변경하여 시각을 올바르게 표시하였습니다.

모두 지역 사회 덕분입니다.

matplotlib 버전 2.0.2에서는 문제가 있었습니다.위에서 예제를 실행한 결과 중앙에 쌓인 버블 세트가 있습니다.

다음 행을 추가하여 문제를 수정했습니다.

plt.plot([],[])

코드 스니펫 전체는 다음과 같습니다.

import datetime
import random
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates


# make up some data
x = [datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=i) for i in range(12)]
y = [i+random.gauss(0,1) for i,_ in enumerate(x)]

# plot
plt.plot([],[])
plt.scatter(x,y)

# beautify the x-labels
plt.gcf().autofmt_xdate()
myFmt = mdates.DateFormatter('%H:%M')
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(myFmt)

plt.show()
plt.close()

그러면 원하는 대로 버블이 분산된 이미지가 생성됩니다.

판다의 데이터 프레임은 아직 언급되지 않았습니다.나는 이것이 나의 일시적 문제를 어떻게 해결하는지 보여주고 싶었다.밀리초까지의 날짜 시간이 있습니다.2021-04-01 16:05:37. /할 수 /proc(Linux/haproxy throughput)는 Linux/haproxy 스루풋입니다.실시간 그래프 애니메이션에 데이터를 입력하기에 좋습니다.

csv를 보겠습니다(다른 그래프에서 사용하고 있는 초당 패킷 수 열은 무시하십시오).

head -2 ~/data
date,mbps,pps
2021-04-01 16:05:37,113,9342.00
...

「」를 사용해 .print(dataframe.dtype)데이터가 어떻게 읽혔는지 알 수 있습니다.

(base) ➜  graphs ./throughput.py
date      object
mbps      int64
pps       float64
dtype:    object

판다는 대추 문자열을 "객체"로 끌어당깁니다. 이것은 그냥 char 타입입니다.스크립트에서 현재 상태 사용:

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

dataframe = pd.read_csv("~/data")

dates = dataframe["date"]
mbps = dataframe["mbps"]

plt.plot(dates, mbps, label="mbps")
plt.title("throughput")
plt.xlabel("time")
plt.ylabel("mbps")
plt.legend()
plt.xticks(rotation=45)

plt.show()

Matplotlib 。추가했습니다.plt.xticks(rotation=45)날짜를 기울이려고 하는데 내가 원하는 게 아니야.datetime64 [ ns ]는, 「object」는 「object」입니다.matplotlib.

dataframe["date"] = pd.to_datetime(dataframe["date"]) 

이번에 내 데이트 상대는 타입이다.datetime64[ns]

(base) ➜  graphs ./throughput.py
date    datetime64[ns]
mbps             int64
pps            float64
dtype:          object

같은 스크립트에 1행의 차이가 있습니다.

#!/usr/bin/env python
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

dataframe = pd.read_csv("~/data")

# convert object to datetime64[ns]
dataframe["date"] = pd.to_datetime(dataframe["date"]) 

dates = dataframe["date"]
mbps = dataframe["mbps"]

plt.plot(dates, mbps, label="mbps")
plt.title("throughput")
plt.xlabel("time")
plt.ylabel("mbps")
plt.legend()
plt.xticks(rotation=45)

plt.show()

이 방법은 사용 사례에 적합하지 않을 수 있지만 다른 사용자에게 도움이 될 수 있습니다.

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/1574088/plotting-time-in-python-with-matplotlib