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python - matplotlib 和日期时间的问题

问题描述

我正在尝试使用 绘制时间序列参数的观察值和计算值matplotlib。观察到的数据存储在一个 XL 文件中，我使用该文件读取openpyxl并转换为pandas dataframe. 模拟值被读取为经过的天数，我将其转换为numpy datetime使用

delt = get_simulated_time()               
t0 = np.datetime64('2004-01-01T00:00:00')
tsim = t0 + np.asarray(delt).astype('timedelta64[D]')

我使用以下代码片段绘制数据

df = obs_data_df.query("block=='blk-7'")
pobs = df['pres']
tobs = df['date'] 
tobs = np.array(tobs, dtype='datetime64')
print(type(tobs), np.min(tobs), np.max(tobs))
axs.plot(tobs, pobs, '.', color='g', label='blk-7, obs', markersize=8)

tsim = np.array(curr_sim_obj.tsim, dtype='datetime64')
print(type(tsim), np.min(tsim), np.max(tsim))
axs.plot(tsim, curr_sim_obj.psim[:, 0], '-', color='g', label='blk-7, sim', linewidth=1)

打印语句的结果是：

print(type(tobs), np.min(tobs), np.max(tobs))
... <class 'numpy.ndarray'> 2004-06-01T00:00:00.000000000 2020-06-01T00:00:00.000000000
print(type(tsim), np.min(tsim), np.max(tsim))
... <class 'numpy.ndarray'> 2004-01-01T00:00:00 2020-07-20T00:00:00

这些类型看起来不错，但我从 matplotlib 收到此错误消息： ValueError: view limit minimum -36907.706903627106 is less than 1 and is an invalid Matplotlib date value. This often happens if you pass a non-datetime value to an axis that has datetime units 我不明白为什么会收到此消息，因为打印语句表明数据是一致的。我尝试使用进一步调查

print(np.dtype(tsim), np.min(tobs), np.max(tobs))

但收到此错误消息：

TypeError: data type not understood

tobs由于我在前面的语句中设置了数据类型，这让我更加困惑。我不得不说，我对 python、pandas 和 numpy 处理日期的方式的差异以及上面的各种代码 kludges 反映了我在此过程中获得的解决方法感到非常困惑。我基本上想知道如何在同一个图上绘制两个不同的时间序列，所以非常欢迎所有建议。先感谢您！

更新： 在削减代码以获得重现错误的更简单案例时，我发现以下代码隐藏在绘图例程中： axs.plot(10*np.random.randn(100), 10*np.random.randn(100), 'o') 这是测试绘图例程时遗留下来的。一旦我删除它，错误就消失了。我想我需要更仔细地检查我的代码......

标签： pythonpandasnumpymatplotlib

解决方案

matplotlib.dates.num2date解决方案是在两组数据上使用该函数。

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