Bagaimanakah Saya Boleh Memplot Data Siri Masa Dengan Berkesan Menggunakan Matplotlib?

Merancang Data Siri Masa dengan Matplotlib

Salah satu kekuatan Matplotlib terletak pada keupayaannya untuk menggambarkan data siri masa dengan berkesan. Walau bagaimanapun, menghadapi cabaran apabila cuba merancang masa pada paksi-x boleh mengecewakan. Mari kita atasi kerumitan ini dan sediakan penyelesaian yang komprehensif.

Format Masa dan Penukaran

Kunci untuk membuka kunci plot siri masa ialah memahami format data cap masa anda. Matplotlib menjangkakan nilai masa dalam bentuk berangka dan bukannya format yang boleh dibaca manusia (HH:MM:SS.mmmmmm). Untuk membuat sesuatu berfungsi, anda perlu menukar cap masa anda kepada objek Pythondatetime menggunakan datetime.strptime.

Perwakilan Berangka dengan date2num

Dengan cap masa anda dalam format datetime, langkah seterusnya ialah menterjemahkannya ke dalam bahasa yang difahami oleh Matplotlib. Di sinilah date2num dimainkan. Ia menukar objek datetime kepada perwakilan berangka yang dioptimumkan untuk plot matplotlib.

Memplot dengan plot_date

Akhir sekali, mari kita plot data siri masa kita. Matplotlib menyediakan fungsi yang dipanggil plot_date yang direka secara eksplisit untuk tugas ini. Ia memerlukan dua hujah: tarikh (dijana daripada objek datetime kami) dan nilai-y (nombor titik terapung yang anda mahu plot).

Demonstrasi Kod

Inilah coretan kod ringkas untuk menggambarkan proses:

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()

Kod ini akan menjana plot di mana paksi-x mewakili masa dalam format berangka yang diiktiraf oleh Matplotlib dan paksi-y memaparkan nilai titik terapung yang sepadan.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Memplot Data Siri Masa Dengan Berkesan Menggunakan Matplotlib?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!