matplotlib绘制x轴为时间的图

图形可视化中时间轴应该是比较常见的了，不管在R语言中还是Python中，都可以直接plot（x，y）直接绘制出来，但很大概率坐标轴文字重叠，因为将时间直接当做字符串处理，若还想自定义时间格式，必须先将数据转换为时间类型，再用相应的方法设置。

其实每个部分都有相应的博客了，但目前我没找到一个完整的过程，下面直接贴代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.dates as mdates    #處理日期
import matplotlib.pyplot as plt
#讀入日期
df = pd.read_csv('AAPL.csv')
x = df['Date']
x = pd.to_datetime(x)               #轉換為日期，否則下面的日期設置不會生效
y = df['Adj Close'].pct_change() * 100
y[0] = 0                           #將第一條缺失值填充為0，作為起點
#plt.gca()函數獲得當前坐標軸，然後才能設置參數或作圖，plt.plot()內部實現了這一步驟
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m'))  #設置x軸主刻度顯示格式（日期）
plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator(interval=2))  #設置x軸主刻度間距
plt.plot(x,y)

其中主要的代码是

pd.to_datetime(x)  

这一步完成时间类型转换，在此前提下才能：

plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m'))  #設置x軸主刻度顯示格式（日期）
plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator(interval=2))  #設置x軸主刻度間距

完成刻度设置。

时间处理自带函数的也有，具体参见：https://blog.youkuaiyun.com/ly_ysys629/article/details/73822716

主次刻度设置参见：https://blog.youkuaiyun.com/matrix_laboratory/article/details/50699786