python-3.x - 如何以更准确的方式绘制图形？

Question

我有一个数据集，其中包含1440 rows × 297 columns. 我试图03_jan_2018根据时间（X 轴）和密度（Y 轴）进行绘图，但我遇到了一个问题。结果图不够清晰，X轴也没有出现！！

我想做 这样的事情：

但我结束了这个：

谁能帮我？

提前致谢！

标签： python-3.xmatplotlibjupyter-notebook

Answer 1

x 轴已出现，但您似乎面临与此处所述相同的问题。无论如何，我将向您展示如何获得您想要的东西，同时避免 x 轴符号可能出现的问题。

情节1：

代码 1：

# imports
import matplotlib.ticker as ticker
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

# random data or other data sources
np.random.seed(123)
rows = 1440
df = pd.DataFrame(np.random.uniform(-1,1,size=(rows, 2)),
                  index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1440),
                    columns=list('AB'))

df['A'] = df['A'].cumsum()
df['B'] = df['B'].cumsum()

# Plot
fig, ax = plt.subplots()
t = df.index
ax.plot(t, df['A'])
ax.plot(t, df['B'], color='red')

您还可以像这样编辑和调整轴符号：

情节2：

代码 2：

# imports
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

# random data or other data sources
np.random.seed(123)
rows = 1440
df = pd.DataFrame(np.random.uniform(-1,1,size=(rows, 2)),
                  index=pd.date_range('1/1/2020', periods=1440),
                    columns=list('AB'))

df['A'] = df['A'].cumsum()
df['B'] = df['B'].cumsum()

# Make a list of empty myLabels
myLabels = ['']*len(df.index)

# Plot
fig, ax = plt.subplots()
t = df.index
ax.plot(t, df['A'])
ax.plot(t, df['B'], color='red')

# Set labels on every Nth element in myLabels specified by the interval variable
myLabels = ['']*len(df.index)
interval = 2
myLabels[::interval] = [item.strftime('%Y - %m - %d') for item in df.index[::interval]]
ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FixedFormatter(myLabels))
plt.gcf().autofmt_xdate()

# Tilt the labels
plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=30, fontsize=10)
plt.show()