python画折线图坐标带时间

最新推荐文章于 2024-08-10 03:53:15 发布
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#python #画图 #带时间

本文介绍两种绘制时间序列数据的方法：一种适用于不含时间戳的数据集；另一种适用于包含时间戳的数据集。不含时间戳的方法通过简单的列表迭代来绘制数据，而包含时间戳的方法则使用pandas库进行数据处理并结合时间索引进行绘图。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、普通不带时间

for i in dataf["y"][-240:]:
    people.append(i)
plt.plot(people)
plt.show()

 

 

二、带时间

data = pd.Series(dataf['y'].values, index=dataf['time'])[-240:]
rf = data.values.tolist()
y_we = pd.DataFrame(rf, columns=["day"], index=data.index)
plt.plot(data)
plt.show()

 

python 绘制多个折线图，横轴显示为时间
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06-01 3808
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修改python plot折线图的坐标轴刻度方法
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python绘制折线图横坐标怎么设置_修改python plot折线图的坐标轴刻度
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利用python画出折线图
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利用Python语言绘制折线图是数据可视化中的一项基本技能，对于数据分析师、工程师以及科研人员等来说，掌握如何使用Python画图非常关键。本文通过实例代码，详细介绍了如何使用Python中的matplotlib库来创建折线图，...
python画图把时间作为横坐标的方法
09-19
今天小编就为大家分享一篇python画图把时间作为横坐标的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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12-21
Python的matplotlib包含很多图表函数，其中plot()函数是绘制坐标图的。 通常情况下，横轴和纵轴都是数值型数据很好画图，直接带入数据，坐标轴会自动调节大小和显示密度。但是当横轴是日期时，且从excel文件读取数据时，有一点麻烦。 遇到的问题： 1. 首先，excel里的日期显示不正常。 2. 横轴日期的显示不理想，或太密集或太松弛。 解决： 1. 方法一：修改excel数据类型 excel里的日期型数据，用python读取出来是这样的： 坐标轴的显示肯定也是有问题的。 该方法就是修改excel数据类型。将日期类型数据修改为文本类型，一定要在数据前面加单引号，这样读取出来的数据
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很久没有在优快云写博客了，非常地惭愧，在工作、学习上所遇到的难以越积越多，如果没有对问题进行有效的管理，不仅会使人心烦意乱不知所措，而且下次遇到同样的问题，又得四处找答案，浪费时间。废话又开始了。。。。。今天遇到的问题为，在jupyter notebook上用matplotlib画一组与时间有关的数据，结果X轴的时间显示出现了点问题，主要代码片如下：#画时间曲线的函数 def plot_curve
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看官网文档的时候发现给的方法十分的复杂有点不甚理解,加上比较烦躁所以改换思路,最后发现可以这样添加日期作为坐标轴标签. 首先来看这个例子: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates import matplotlib.cbook as cbook from datetime import date as dt def cal_date(d
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python画折线图横坐标旋转
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### 如何在 Python 中使用 Matplotlib 绘制折线图并旋转横坐标标签 在 Python 的 Matplotlib 库中，可以通过 `plt.xticks()` 或者更灵活的方式如 `ax.tick_params()` 和 `set_rotation` 来实现横坐标标签的旋转。以下是具体的方法： #### 使用 `plt.xticks(rotation=angle)` 这是最简单的一种方式，可以直接通过指定角度来调整横坐标的显示方向。 ```python import matplotlib.pyplot as plt # 创建一些示例数据 x = ['Category A', 'Category B', 'Category C', 'Category D'] y = [10, 20, 15, 25] # 绘制折线图 plt.plot(x, y) # 设置横坐标标签的角度 plt.xticks(rotation=45) # 将横坐标标签顺时针旋转45度 # 显示图形 plt.show() ``` 这种方法适用于简单的图表场景[^1]。 #### 使用对象导向法 (Axes 对象) 对于更加复杂的图表或者需要更多自定义的情况，可以使用 Axes 对象中的方法来进行控制。 ```python import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() # 数据准备 categories = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun'] values = [10, 15, 7, 9, 12, 8] # 绘制折线图 ax.plot(categories, values) # 调整横坐标标签的方向 for label in ax.get_xticklabels(): label.set_rotation(30) # 每个标签单独设置为30度倾斜 plt.tight_layout() # 避免标签被裁剪 plt.show() ``` 此方法提供了更高的灵活性，并允许逐个标签进行个性化配置[^3]。 #### 自动化调整布局以防止重叠 当横坐标标签较多或较长时，可能会发生重叠现象。此时可结合 `plt.tight_layout()` 函数自动优化布局间距，从而减少视觉干扰[^4]。 --- ### 总结 上述两种方法均能有效解决横坐标标签旋转的需求。第一种适合快速操作；第二种则更适合复杂需求下的精细调节。无论采用哪种方案，在实际应用过程中都应考虑整体美观性和易读性。
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