如何沿 x 轴均匀地绘制日期数据？

Question

我正在绘制 csv 文件中的数据，其中 y 轴上的值和 x 轴上的日期。我的数据集仅包含 15 年期间 6 月、7 月和 8 月的数据。但是，当我尝试绘制这些数据时，它会在整个期间的 x 轴上绘制所有日期，而不仅仅是 csv 文件中的夏季月份。下面是我的情节目前的样子

这是生成此图像的代码：

infile = r'data.csv'

with open(infile,'r') as f:
    data = list(reader(f))

date = [parser.parse(i[10]) for i in data[1:]] #3
date = mdates.date2num(date)
date = mdates.num2date(date)

value = [i[16] for i in data[1:]]

fig = plt.figure()
plt.plot(date, value, '.r')

基本上，我试图在没有每年数据之间的所有空格的情况下获得相同的图。

这是我的数据片段（从 2002 年到 2016 年）。日期列（L 列）由字符串组成。此数据来自刚刚在 Excel 中显示的 csv 文件。

Answer 1

我可以想象使用与日期范围一样多的子图可能是一种选择。为简单起见，您可以将所有数据绘制到所有子图中，但将每个子图限制在一个日期范围内。

import numpy as np; np.random.seed(24191)
import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates

## generate some data x and y
n= 1000
year = np.random.randint(2000,2009, size=n)
month = np.random.randint(6,9, size=n)
day = np.random.randint(1,32, size=n)
x = [datetime.date(y,m,d) for y,m,d in zip(year,month,day)]
y = np.abs(np.random.randn(n))

## define the ranges for the dates
drange = [[datetime.date(i,6,1),datetime.date(i,8,31)] for i in range(2000,2009)]

## create as many subplots as there are date ranges
fig, axes= plt.subplots(ncols=len(drange), sharey=True)
fig.subplots_adjust(bottom=0.3,wspace=0)

ymax = 1.1*y.max()
## loop over subplots and limit each to one date range
for i, ax in enumerate(axes):
    ax.set_xlim(drange[i][0],drange[i][1])
    ax.set_ylim(0,ymax)
    ax.scatter(x,y, s=4)
    loc = matplotlib.dates.MonthLocator([6,7,8])
    fmt =  matplotlib.dates.DateFormatter("%Y-%b")
    ax.xaxis.set_major_locator(loc)
    ax.xaxis.set_major_formatter(fmt)
    plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=90)
    if i!=0:
        ax.tick_params(axis="y", which="both", length=0)

plt.show()

Answer 2

听起来您只是想根据统一数组绘制数据，然后将刻度设置为日期，

import datetime as dt
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

dates = ['06/2015','07/2015','08/2015', '06/2016','07/2016','08/2016']
x = [dt.datetime.strptime(d,'%m/%Y').date() for d in dates]
y = range(len(x)) + np.random.random(len(x))

#Plot vs dates
fig, ax = plt.subplots(2,1)
ax[0].plot(x,y,'r.')

#Plot vs number and label
ax[1].plot(y,'r.')
ax[1].set_xticks(range(len(y)))
ax[1].set_xticklabels(dates)
plt.show()

看起来像这样，