【Python绘图】不连续时间x轴处理

Python-MNE全套教程(官网翻译)-连续数据的处理04:raw数据的内置绘图方法 本教程展示了如何将连续数据绘制为时间序列,如何绘制连续数据的谱密度,以及如何绘制存储在raw对象中的传感器位置和projectors。Ready.在前面的教程中,我们已经看到如何使用matplotlib这里详细讨论了第一个;最后两个在其他教程中简要展示并深入介绍。本教程还介绍了几种绘制raw数据频谱内容的方法。 阅读详情

这个问题在处理股票数据的时候会碰到

如果不做任何处理,直接绘图,plt会自动填充空缺的时间,图形会看起来很诡异,显然是不对的。

如下有一个策略回测曲线图:
在这里插入图片描述
由于时间长达十年,可能还看不出问题,我们局部放大看看。

在这里插入图片描述
由于自动填充了休市期间的空值,曲线看起来非常不正常。

下面看看经过处理的图形,日期显示数量为10。
在这里插入图片描述
这样好像也看不出问题,我们放大看。
在这里插入图片描述
同样在2020年2月这波疫情期间造成的大跌,处理过后的样子和谐多了,连贯多了。

代码如下:

import pandas as pd
import matplotlib
使用 Python 进行时间序列分析的 8 种绘图类型 评估时间序列数据以确定相关统计数据和其他数据属性的技术称为时间序列分析。任何具有重复模式的时间序列,包括金融市场、天气和社交媒体统计数据,都可能受到影响。时间序列分析的主要目标是研究有关市场趋势和经济周期的关键思想。可视化在从时间序列数据中获取有洞察力的信息的过程中至关重要,使我们能够理解复杂的关系并做出明智的决策。本文介绍了几种类型的绘图,可帮助您使用 Python 进行时间序列分析,并提供使用可免费访问的数据集的详细示例。数据集描述。 阅读详情

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