在Python/matplotlib中使用xaxis_date()手动设置xticks

Question

我一直在研究如何在x轴上对时间进行绘图,并对它进行了相当多的排序,有一个奇怪的怪癖让我想知道我是否遇到过一个bug或者(更可能的是)我在做什么我真的不明白.

简单地说,下面是我的程序的简化版本.如果我将它放在一个.py文件中并从解释器(ipython)执行它,我会得到一个x轴只有年份的数字,"2012",重复了很多次,就像这样.

但是,如果我注释掉手动设置xticks的行(40),即'plt.xticks(tk)'然后在执行脚本后立即在解释器中运行该确切的命令,它工作得很好,我的数字看起来像这样.

类似地,如果我只是将该行移动到脚本中的savefig命令之后也可以工作,也就是说将它放在文件的最末端.当然,在这两种情况下,只有屏幕上绘制的图形才会有所需的轴,而不是保存的文件.为什么我不能提前设置我的x轴？

感谢任何见解,提前感谢!

import matplotlib.pyplot as plt 
import datetime

# define arrays for x, y and errors
x=[16.7,16.8,17.1,17.4]
y=[15,17,14,16]
e=[0.8,1.2,1.1,0.9]

xtn=[]

# convert x to datetime format
for t in x:
   hours=int(t)
   mins=int((t-int(t))*60)
   secs=int(((t-hours)*60-mins)*60)
   dt=datetime.datetime(2012,01,01,hours,mins,secs)
   xtn.append(date2num(dt))

# set up plot
fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(1,1,1)

# plot
ax.errorbar(xtn,y,yerr=e,fmt='+',elinewidth=2,capsize=0,color='k',ecolor='k')

# set x axis range
ax.xaxis_date()
t0=date2num(datetime.datetime(2012,01,01,16,35)) # x axis startpoint
t1=date2num(datetime.datetime(2012,01,01,17,35)) # x axis endpoint
plt.xlim(t0,t1) 

# manually set xtick values 
tk=[]
tk.append(date2num(datetime.datetime(2012,01,01,16,40)))
tk.append(date2num(datetime.datetime(2012,01,01,16,50)))
tk.append(date2num(datetime.datetime(2012,01,01,17,00)))
tk.append(date2num(datetime.datetime(2012,01,01,17,10)))
tk.append(date2num(datetime.datetime(2012,01,01,17,20)))
tk.append(date2num(datetime.datetime(2012,01,01,17,30)))
plt.xticks(tk)

plt.show()

# save to file
plt.savefig('savefile.png')

Answer 1

我认为你不需要那个电话xaxis_date(); 因为您已经以matplotlib知道如何处理的格式提供x轴数据.我也认为你的secs配方有点不对劲.

我们可以使用matplotlib的内置格式化程序和定位器来:

1. 将主要xticks设置为常规间隔(分钟,小时,天等)
2. 使用strftime格式字符串自定义显示

看来如果没有指定格式化程序,默认情况下是显示年份; 这就是你所看到的.

试试这个:

import datetime as dt
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.dates import DateFormatter, MinuteLocator

x = [16.7,16.8,17.1,17.4]
y = [15,17,14,16]
e = [0.8,1.2,1.1,0.9]
xtn = []
for t in x:
  h = int(t)
  m = int((t-int(t))*60)
  xtn.append(dt.datetime.combine(dt.date(2012,1,1), dt.time(h,m)))

def larger_alim( alim ):
  ''' simple utility function to expand axis limits a bit '''
  amin,amax = alim
  arng = amax-amin
  nmin = amin - 0.1 * arng
  nmax = amax + 0.1 * arng
  return nmin,nmax

plt.errorbar(xtn,y,yerr=e,fmt='+',elinewidth=2,capsize=0,color='k',ecolor='k')
plt.gca().xaxis.set_major_locator( MinuteLocator(byminute=range(0,60,10)) )
plt.gca().xaxis.set_major_formatter( DateFormatter('%H:%M:%S') )
plt.gca().set_xlim( larger_alim( plt.gca().get_xlim() ) )
plt.show()

结果:

FWIW效用函数larger_alim最初是为另一个问题编写的: 有没有办法告诉matplotlib放松绘制数据的缩放？