matplotlib如何指定时间定位器的开始计时时间戳？

Question

我想要的一切都非常简单，我只希望定位器的滴答声在指定的时间戳记开始：
peudo code: locator.set_start_ticking_at( datetime_dummy )
到目前为止，我还没有找到任何东西的运气。

这是此问题的代码部分：

    axes[0].set_xlim(datetime_dummy) # datetime_dummy = '2015-12-25 05:34:00'
    import matplotlib.dates as matdates
    seclocator = matdates.SecondLocator(interval=20) 
    minlocator = matdates.MinuteLocator(interval=1) 
    hourlocator = matdates.HourLocator(interval=12)

    seclocator.MAXTICKS  = 40000
    minlocator.MAXTICKS  = 40000
    hourlocator.MAXTICKS  = 40000

    majorFmt = matdates.DateFormatter('%Y-%m-%d, %H:%M:%S')  
    minorFmt = matdates.DateFormatter('%H:%M:%S')  

    axes[0].xaxis.set_major_locator(minlocator)
    axes[0].xaxis.set_major_formatter(majorFmt)
    plt.setp(axes[0].xaxis.get_majorticklabels(), rotation=90 )

    axes[0].xaxis.set_minor_locator(seclocator)
    axes[0].xaxis.set_minor_formatter(minorFmt)
    plt.setp(axes[0].xaxis.get_minorticklabels(), rotation=90 )

    # other codes
    # save fig as a picture

上面代码的x轴刻度会告诉我：

如何告诉次要定位器与主要定位器对齐？
如何告诉定位器从哪个时间戳开始计时？

我曾尝试：
set_xlim不会做的伎俩
seclocator.tick_values(datetime_dummy, datetime_dummy1)不会做任何事情

Answer 1

而不是使用interval关键字参数，而是使用bysecond和byminute来指定要标记的秒和分钟。的bysecond和byminute参数被用来构造dateutil RRULE。的rrule产生匹配该特定的指定模式（或者，也可以说，“规则”）日期时间。

例如，bysecond=[20, 40]将日期时间限制为seconds等于20或40 的日期时间。因此，在下面，次刻度线仅出现在秒数等于20或40的日期时间。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as matdates

N = 100

fig, ax = plt.subplots()
x = np.arange(N).astype('<i8').view('M8[s]').tolist()
y = (np.random.random(N)-0.5).cumsum()
ax.plot(x, y)


seclocator = matdates.SecondLocator(bysecond=[20, 40]) 
minlocator = matdates.MinuteLocator(byminute=range(60))  # range(60) is the default

seclocator.MAXTICKS  = 40000
minlocator.MAXTICKS  = 40000

majorFmt = matdates.DateFormatter('%Y-%m-%d, %H:%M:%S')  
minorFmt = matdates.DateFormatter('%H:%M:%S')  

ax.xaxis.set_major_locator(minlocator)
ax.xaxis.set_major_formatter(majorFmt)
plt.setp(ax.xaxis.get_majorticklabels(), rotation=90)

ax.xaxis.set_minor_locator(seclocator)
ax.xaxis.set_minor_formatter(minorFmt)
plt.setp(ax.xaxis.get_minorticklabels(), rotation=90)

plt.subplots_adjust(bottom=0.5)
plt.show()