Comment tracer efficacement des données temporelles à l'aide de Matplotlib ?

Tracer des données temporelles dans Matplotlib

Lorsque vous travaillez avec des ensembles de données où le temps est une variable significative, le tracer sur l'axe des x peut fournissent des informations précieuses. Matplotlib, une bibliothèque Python populaire pour la visualisation de données, offre des moyens pratiques de gérer les données temporelles.

Conversion des horodatages en objets Datetime Python

Pour commencer, si votre horodatage les données ne sont pas déjà au format datetime Python, vous devrez les convertir. Utilisez la fonction datetime.strptime() pour analyser les horodatages et créer des objets datetime :

from datetime import datetime

timestamp_list = ["12:00:00.000000", "14:00:00.000000", "16:00:00.000000"]
datetime_list = [datetime.strptime(timestamp, "%H:%M:%S.%f") for timestamp in timestamp_list]

Conversion des objets Datetime au format Matplotlib

Une fois que vous avez des objets datetime Python, le La fonction matplotlib.dates.date2num() les convertit dans un format adapté au tracé sur l'axe des x :

import matplotlib.dates

dates = matplotlib.dates.date2num(datetime_list)

Traçage avec plot_date

Pour visualiser des données temporelles, Matplotlib fournit le plot_date() function :

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot_date(dates, y_values)
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Value')
plt.show()

Cela produira un tracé linéaire avec le temps sur l'axe des x et les valeurs correspondantes sur l'axe des y.

Remarque : Pour une amélioration clarté, il est recommandé de définir des étiquettes pour les axes x et y. Utilisez plt.xlabel() et plt.ylabel() à cet effet.

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!