使用matplotlib绘制带有纪元时间x轴的图表

Question

我有以下代码用matplotlib绘制图表

#!/usr/bin/env python
import matplotlib.pyplot as plt
import urllib2
import json

req = urllib2.urlopen("http://localhost:17668/retrieval/data/getData.json?        pv=LNLS:ANEL:corrente&donotchunk")
data = json.load(req)
secs = [x['secs'] for x in data[0]['data']]
vals = [x['val'] for x in data[0]['data']]

plt.plot(secs, vals)
plt.show()

秒数组是纪元时间.

我想要的是将x轴(秒)中的数据绘制为日期(DD-MM-YYYY HH:MM:SS).

我怎样才能做到这一点？

Answer 1

要在matplotlib中绘制基于日期的数据,您必须将数据转换为正确的格式.

一种方法是首先将数据转换为datetime对象,这是您应该使用的纪元时间戳datetime.datetime.fromtimestamp().

然后,您必须将datetime对象转换为matplotlib的正确格式,这可以使用matplotlib.date.date2num.

或者你可以使用matplotlib.dates.epoch2num和跳过首先将你的日期转换为datetime对象(虽然这最初会更好地适合你的用例),我建议datetime你尽可能多地在对象中保留基于日期的日期,这样可以节省你的时间从长远来看是头疼的事).

一旦您的数据格式正确,您就可以使用它进行绘图plot_date.

最后,根据需要格式化x轴,可以使用matplotlib.dates.DateFormatter对象选择刻度的外观.

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdate

import numpy as np

# Generate some random data.
N = 40
now = 1398432160
raw = np.array([now + i*1000 for i in range(N)])
vals = np.sin(np.linspace(0,10,N))

# Convert to the correct format for matplotlib.
# mdate.epoch2num converts epoch timestamps to the right format for matplotlib
secs = mdate.epoch2num(raw)


fig, ax = plt.subplots()

# Plot the date using plot_date rather than plot
ax.plot_date(secs, vals)

# Choose your xtick format string
date_fmt = '%d-%m-%y %H:%M:%S'

# Use a DateFormatter to set the data to the correct format.
date_formatter = mdate.DateFormatter(date_fmt)
ax.xaxis.set_major_formatter(date_formatter)

# Sets the tick labels diagonal so they fit easier.
fig.autofmt_xdate()

plt.show()

Answer 2

您可以更改绘图上的刻度位置和格式：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as mtick
import time

secs = [10928389,102928123,383827312,1238248395]
vals = [12,8,4,12]

plt.plot(secs,vals)

plt.gcf().autofmt_xdate()

plt.gca().xaxis.set_major_locator(mtick.FixedLocator(secs))
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(
    mtick.FuncFormatter(lambda pos,_: time.strftime("%d-%m-%Y %H:%M:%S",time.localtime(pos)))
    )
plt.tight_layout()
plt.show()