用可读的时间戳绘制 csv 文件？答案

【问题标题】：Plot csv file with readable timestamps?用可读的时间戳绘制 csv 文件？
【发布时间】：2022-01-13 19:05:59
【问题描述】：

我制作了一个 2 通道数据记录器，并希望以“人性化”的方式绘制生成的 csv。 csv文件是这样的：

hh:mm,m,ch1 , ch2 ,--
15:24,0,61.5,66.0
15:25,1,61.1,66.0
15:26,2,60.0,65.0
15:27,3,58.5,63.0
15:29,4,57.7,62.0
15:30,5,57.2,62.0
15:31,6,55.6,60.0
  ...   ...

代码是：

import matplotlib.pyplot as plt
import csv

x = []
y1= []
y2 = []

with open('Documentos/valores2.csv','r') as csvfile:
    lines = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
    last = ""
    ini = ""
    for row in lines:
        if len(row) != 4: continue
        if ini =="": ini = row[0]
        if   row[0] == last: 
            continue
        last = row[0]
        x.append(int(ini[:2])+(int(row[1])+int(ini[3:5]) ) /60)
        y1.append(float(row[2]))
        y2.append(float(row[3]))
        
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(8, 6))
fig.suptitle(' Documentos/valores.csv\nde '+ini[:-1]+" a "+last[:-1], fontsize = 14)

ax.plot(x, y1, color="red", label="cantero 1")
ax.plot(x, y2, color="green", label="cantero 2")

plt.legend(loc="lower right", title="", frameon=False)
plt.xlabel('hora')
plt.show()

结果：

我想要小时“1”和“6”而不是小时“25”和“30”......！

【问题讨论】：

标签： python csv matplotlib

【解决方案1】：

您拥有无法更改的横坐标（20、25、30 等），除非您想打破测量顺序，因此您需要更改这些数字的显示方式，为此，您必须使用matplotlib.ticker.FuncFormatter。

当我们这样做时，我建议也使用同一模块中的MultipleLocator，以便小时数像小时一样编号，并引入次要滴答声。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import FuncFormatter, MultipleLocator

# we take the hour, modulo 24, and we format starting with 00
formatter24 = FuncFormatter(lambda t,_:"%02.2d"%(t%24))

t = np.linspace(15.5, 38, 301)
y = 12+3*np.sin(6.28*t/20) + t

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(t, y)

# change the formatters
ax.xaxis.set_major_formatter(formatter24)
ax.xaxis.set_major_formatter(formatter24)
# change the locators
ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(6))
ax.xaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(1))
# tailor the minor ticks
ax.xaxis.set_tick_params(which='minor', labelsize=6, colors='gray')

plt.show()

【讨论】：

很好！就我而言，有点概括： t = np.linspace(x[0], x[-1], len(x))
@RodolfoLeibner 不！我使用了linspace，因为我不想弄乱真实日期，您必须使用您的x 时间向量。
在这种特殊情况下，x 向量是线性的。

【解决方案2】：

用更简单的方式，我们可以格式化向量 x 本身：

... ...
formatter24 = lambda x,n : "%.2f"%(x%24)
fig, ax = plt.subplots()

ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(1))
ax.xaxis.set_major_formatter(formatter24)
ax.xaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(1/6))
ax.set_xlim(int(x[0]), 1+int(x[-1]))
... ...

【讨论】：