确保 x 轴上的第一个和最后一个日期刻度 - Matplotlib答案

【问题标题】：Ensuring first and last date ticks in x-axis - Matplotlib确保 x 轴上的第一个和最后一个日期刻度 - Matplotlib
【发布时间】：2021-02-12 10:18:34
【问题描述】：

目前我正在绘制从某个历史点到当前时间点的数据。例如，2019 年 1 月到今天（2021 年 2 月）。但是，我的 matplotlib 图表仅在 x 轴上显示 2019 年 1 月至 2021 年 1 月的日期（缺少最后一个 2 月的刻度），即使数据在实际图中绘制为今天的日期。

有没有什么办法可以保证第一个月和最后一个月总是反映在x轴图表上？换句话说，我希望 x 轴显示范围（包括）。

x 轴图片（缺少 2021 年 2 月）

此处绘制的数据是从 2019 年 1 月到今天（2 月 12 日）。

这是我的日期格式代码：

fig.autofmt_xdate()
date_format = mdates.DateFormatter("%b-%y")
ax.xaxis.set_major_formatter(date_format)

编辑：每个月后面的数字代表年份。

【问题讨论】：

很难确定你想要的输出是什么。即使是每月的刻度也不能保证所有月份都显示为刻度（想想从 2018 年 3 月 29 日到 2020 年 3 月 2 日的范围 - matplotlib 必须选择一个月中的哪一天来放置刻度，所以结束月份或开始月份都不会是标记）。您可以在第一个和最后一个数据点设置一个刻度，并定义其间的刻度数。这会使图表更难阅读。您可以手动添加上个月，但这会使图表看起来不规则。那么，您如何想象最终的图形标注？
我的回答是否提供了您正在寻找的解决方案？

标签： python matplotlib

【解决方案1】：

Matplotlib 使用有限数量的刻度。碰巧的是，2021 年 2 月没有使用刻度线。您可以尝试两件事。首先尝试将轴限制设置为今天过去：

ax.set_xlim(start_date, end_date)

您还可以尝试使用更多的刻度：

ax.set_xticks(np.arange(np.min(x), np.max(x), n_ticks))

其中n_ticks 代表刻度数，x 代表 x 轴上的值。

【讨论】：

它代表的不是 2 月 22 日，而是 2021 年 2 月。而今天已经是 2021 年 2 月（我有今天的数据）。
没错，但在您当前的刻度格式中，下一个刻度将是 2 月 21 日或 22 日，您还没有数据。
为什么？我有 2019 年 1 月 1 日至 2021 年 2 月 12 日的数据。2021 年 2 月 21 日或 22 日有什么关系？谢谢。只是想理解。
Matplotlib 只是时不时地放置刻度。如果您添加额外的刻度，二月也会出现。我误解了你轴上的日期，所以 2 月的确切日期并不重要，但这不会改变修复。如果你想看到二月，你应该更多的滴答声。

【解决方案2】：

除了从头开始创建刻度外，我不知道有什么方法可以做到这一点。

在以下示例中，从第一个日期（1 月 25 日）的月份开始，从 pandas 数据帧的 DatetimeIndex 创建了所有 first-DatetimeIndex-timestamp-of-the-month 的列表到最后一个持续月份的开始。 step 变量会自动选择适当数量的刻度，并添加上个月，然后在重复时使用 np.unique 将其删除。标签是根据刻度时间戳格式化的。

此解决方案适用于小于每年的任何频率：

import numpy as np                 # v 1.19.2
import pandas as pd                # v 1.1.3
import matplotlib.pyplot as plt    # v 3.3.2

# Create sample dataset
start_date = '2019-01-25'
end_date = '2021-02-12'
rng = np.random.default_rng(seed=123) # random number generator
dti = pd.date_range(start_date, end_date, freq='D')
variable = 100 + rng.normal(size=dti.size).cumsum()
df = pd.DataFrame(dict(variable=variable), index=dti)

# Create matplotlib plot
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 2))
ax.plot(df.index, df.variable)

# Create list of monthly ticks made of timestamp objects
monthly_ticks = [timestamp for idx, timestamp in enumerate(df.index)
                 if (timestamp.month != df.index[idx-1].month) | (idx == 0)]

# Select appropriate number of ticks and include last month
step = 1
while len(monthly_ticks[::step]) > 10:
    step += 1
ticks = np.unique(np.append(monthly_ticks[::step], monthly_ticks[-1]))

# Create tick labels from tick timestamps
labels = [timestamp.strftime('%b\n%Y') if timestamp.year != ticks[idx-1].year
          else timestamp.strftime('%b') for idx, timestamp in enumerate(ticks)]

plt.xticks(ticks, labels, rotation=0, ha='center');

如您所见，第一个月和最后几个月与相邻刻度的距离不规则。

如果您正在绘制具有不连续日期范围的时间序列（例如不包括周末和节假日）并且您没有使用 DatetimeIndex 作为 x 轴（例如例如：ax.plot(range(df.index.size), df.variable)) 以避免在短时间序列和/或非常宽的图中出现直线的间隙，然后将最后一行代码替换为：

plt.xticks([df.index.get_loc(tick) for tick in ticks], labels, rotation=0, ha='center');

【讨论】：