如何使用 Matplotlib 有效地绘制时间序列数据？

使用 Matplotlib 绘制时间序列数据

Matplotlib 的优势之一在于其能够有效地可视化时间序列数据。然而，尝试在 x 轴上绘制时间时遇到的挑战可能会令人沮丧。让我们解决这些错综复杂的问题并提供全面的解决方案。

时间格式和转换

解锁时间序列绘图的关键是了解时间戳数据的格式。 Matplotlib 期望时间值采用数字形式，而不是人类可读的格式 (HH:MM:SS.mmmmmm)。为了使事情正常工作，您需要使用 datetime.strptime 将时间戳转换为 Pythondatetime 对象。

使用 date2num 的数字表示

使用日期时间格式的时间戳，下一步是将它们翻译成 Matplotlib 能够理解的语言。这就是 date2num 发挥作用的地方。它将日期时间对象转换为针对 matplotlib 绘图优化的数字表示形式。

使用plot_date绘图

最后，让我们绘制时间序列数据。 Matplotlib 提供了一个专门为此任务设计的名为plot_date 的函数。它需要两个参数：日期（从我们的日期时间对象生成）和 y 值（要绘制的浮点数）。

代码演示

这里一个简单的代码片段来说明该过程：

import matplotlib.pyplot as plt
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)
plt.plot_date(dates, y_values)
plt.show()

此代码将生成一个图，其中 x 轴代表时间Matplotlib 识别的数值格式，y 轴显示对应的浮点值。

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