


Comment personnaliser les étiquettes de date sur l'axe X dans les graphiques à barres Matplotlib ?
Personnalisation des étiquettes de date sur l'axe X
Lors de la création de graphiques à barres, vous pouvez rencontrer des situations dans lesquelles le formatage de date par défaut sur l'axe X est pas idéal. Dans ce cas, vous souhaiterez peut-être supprimer les éléments répétés tels que le mois et l'année, et afficher uniquement les dates spécifiques.
Solution :
Pour modifier le formatage de la date sur l'axe des x, vous pouvez utiliser le module matplotlib.dates. Voici une approche que vous pouvez suivre :
-
Importer le module matplotlib.dates :
<code class="python">import matplotlib.dates as mdates</code>
Copier après la connexion -
Créer un formateur de date :
Ensuite, créez un objet formateur de date à l'aide de la fonction DateFormatter du module mdates. Spécifiez le format de date souhaité entre parenthèses. Dans cet exemple, nous utiliserons le format « %d » pour afficher uniquement les numéros du jour :
<code class="python">myFmt = mdates.DateFormatter('%d')</code>
Copier après la connexion -
Définissez le formateur de date sur l'axe X :
Attribuez le formateur de date personnalisé à l'axe des x à l'aide de la méthode set_major_formatter de l'attribut xaxis. Cette méthode garantit que le nouveau formateur est utilisé pour les étiquettes de graduation de l'axe X :
<code class="python">ax.xaxis.set_major_formatter(myFmt)</code>
Copier après la connexion
Exemple :
À titre d'exemple, considérez le code suivant :
<code class="python">import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates # Create a sample dataset with dates dates = [datetime.datetime(2020, 1, 1), datetime.datetime(2020, 1, 10), datetime.datetime(2020, 2, 1)] values = [10, 20, 30] # Create a bar plot plt.bar(dates, values) # Edit the date formatting on the x-axis myFmt = mdates.DateFormatter('%d') plt.gca().xaxis.set_major_formatter(myFmt) # Display the plot plt.show()</code>
En mettant en œuvre ces étapes, vous pouvez personnaliser efficacement le formatage de la date sur l'axe des x de votre graphique à barres, en vous assurant qu'il répond à vos exigences spécifiques.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
