Python Matplotlib - 具有日期值的 x 轴平滑绘图线答案

【问题标题】：Python Matplotlib - Smooth plot line for x-axis with date valuesPython Matplotlib - 具有日期值的 x 轴平滑绘图线
【发布时间】：2017-03-26 09:24:20
【问题描述】：

我正在尝试平滑图形线，但由于 x 轴值是日期，因此我很难做到这一点。假设我们有一个如下的数据框

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
%matplotlib inline

startDate = '2015-05-15'
endDate = '2015-12-5'
index = pd.date_range(startDate, endDate)
data = np.random.normal(0, 1, size=len(index))
cols = ['value']

df = pd.DataFrame(data, index=index, columns=cols)

然后我们绘制数据

fig, axs = plt.subplots(1,1, figsize=(18,5))
x = df.index
y = df.value
axs.plot(x, y)
fig.show()

我们得到

现在为了平滑这条线，已经有一些有用的 staekoverflow 问题，例如：

但是对于我的示例，我似乎无法获得一些代码来执行此操作，有什么建议吗？

【问题讨论】：

标签： python date pandas matplotlib smooth

【解决方案1】：

您可以使用pandas 附带的插值功能。因为您的数据框已经为每个索引都有一个值，所以您可以使用更稀疏的索引填充它，并用 NaN 值填充每个以前不存在的索引。然后，在许多插值methods available 中选择一个后，插值并绘制您的数据：

index_hourly = pd.date_range(startDate, endDate, freq='1H')
df_smooth = df.reindex(index=index_hourly).interpolate('cubic')
df_smooth = df_smooth.rename(columns={'value':'smooth'})

df_smooth.plot(ax=axs, alpha=0.7)
df.plot(ax=axs, alpha=0.7)
fig.show()

【讨论】：

【解决方案2】：

有一种解决方法，我们将创建两个图 - 1) 未平滑/带有日期标签的插值图 2) 没有日期标签的平滑。

使用参数 linestyle=" " 绘制 1) 并将要绘制在 x 轴上的日期转换为字符串类型。

使用参数linestyle="-" 绘制2)，并分别使用np.linespace 和make_interp_spline 对x 轴和y 轴进行插值。

以下是对您的代码使用所讨论的解决方法。

# your initial code
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.interpolate import make_interp_spline
%matplotlib inline
startDate = "2015-05-15"
endDate = "2015-07-5" #reduced the end date so smoothness is clearly seen
index = pd.date_range(startDate, endDate)
data = np.random.normal(0, 1, size=len(index))
cols = ["value"]

df = pd.DataFrame(data, index=index, columns=cols)
fig, axs = plt.subplots(1, 1, figsize=(40, 12))
x = df.index
y = df.value

# workaround by creating linespace for length of your x axis
x_new = np.linspace(0, len(df.index), 300)
a_BSpline = make_interp_spline(
    [i for i in range(0, len(df.index))],
    df.value,
    k=5,
)
y_new = a_BSpline(x_new)

# plot this new plot with linestyle = "-"
axs.plot(
    x_new[:-5], # removing last 5 entries to remove noise, because interpolation outputs large values at the end.
    y_new[:-5],
    "-",
    label="interpolated"
)

# to get the date on x axis we will keep our previous plot but linestyle will be None so it won't be visible
x = list(x.astype(str))
axs.plot(x, y, linestyle=" ", alpha=0.75, label="initial")
xt = [x[i] for i in range(0,len(x),5)]
plt.xticks(xt,rotation="vertical")
plt.legend()
fig.show()

结果图

重叠绘图以查看平滑。

【讨论】：