Время прорисовки в Python с Matplotlib

Question

У меня есть массив временных меток в формате (ЧЧ: ММ: СС.мммммм) и другой массив чисел с плавающей запятой, каждое из которых соответствует значению в массиве временных меток.

Можно ли изобразить время на оси x и числа на оси y с помощью Matplotlib?

Я пытался, но почему-то принимал только массивы поплавков. Как я могу получить это, чтобы подготовить время? Нужно ли каким-либо образом изменять формат?

Answer 1

Сначала вы должны конвертировать ваши метки времени в Python datetime объекты (использование datetime.strptime). Тогда используйте date2num конвертировать даты в формат matplotlib.

График даты и значения, используя plot_date:

dates = matplotlib.dates.date2num(list_of_datetimes)
matplotlib.pyplot.plot_date(dates, values)

Answer 2

Вы также можете построить временные метки и пары значений, используя pyplot.plot (после анализа их по их строковому представлению). (Протестировано с версиями matplotlib 1.2.0 и 1.3.1.)

Пример:

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()

Результирующее изображение:

---

Вот то же самое, что и график рассеяния:

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()

Создает изображение, похожее на это:

Answer 3

Спустя 7 лет этот код помог мне. Однако, мои времена все еще не показывались правильно.

Используя Matplotlib 2.0.0, мне пришлось добавить следующий фрагмент кода из раздела "Редактирование форматирования даты для меток оси x в matplotlib " Пола Х.

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

Я изменил формат на (%H:%M) и время отображается правильно.

Все благодаря сообществу.

Answer 4

У меня были проблемы с этим, используя версию Matplotlib: 2.0.2. Запустив пример сверху, я получил набор пузырьков по центру.

Я "исправил" проблему, добавив еще одну строку:

plt.plot([],[])

Весь фрагмент кода становится:

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()

Это создает изображение с пузырьками, распределенными по желанию.

Answer 5

Кадры данных Pandas еще не упоминались. Я хотел показать, как они решили мою проблему с датой и временем. У меня есть дата и время до миллисекунды 2021-04-01 16:05:37. Я извлекаю пропускную способность linux/haproxy из /proc, поэтому я могу форматировать ее так, как мне нравится. Это удобно для ввода данных в анимацию живого графика.

Вот посмотрите на csv. (Игнорируйте столбец пакетов в секунду, который я использую на другом графике)

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

Используя print(dataframe.dtype)Я вижу, как данные были прочитаны в:

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

Pandas извлекает строку даты как «объект», который представляет собой просто тип char. Используя это как есть в сценарии:

      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 отображает все миллисекундные данные. я добавил plt.xticks(rotation=45)наклонить даты, но это не то, что я хочу. Я могу преобразовать дату «объект» в datetime64[ns]. Какой matplotlib умеет отображать.

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

На этот раз моя дата типа datetime64[ns]

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

Тот же скрипт с разницей в 1 строку.

      #!/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()

Это может быть не идеально для вашего варианта использования, но может помочь кому-то другому.