使用matplotlib按时间序列自定义日期范围（x轴）

Question

我绘制时间序列的代码是：

def plot_series(x, y):
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.plot_date(x, y, fmt='g--') # x = array of dates, y = array of numbers

    fig.autofmt_xdate()
    plt.grid(True)
    plt.show()

我有几千个数据点，所以matplotlib创建了3个月的x轴范围。这就是我现在的时间序列：

然而，我想要每周/每两周播放一次。如何更改matplotlib计算x轴日期范围的方式，由于我有近1年的数据，如何确保所有数据都能很好地适用于单个图表？

Answer 1

要更改x轴上的刻度线频率，必须设置其定位器。

要为每周的每个星期一设置标记，您可以使用matplotlib的WeekdayLocator模块提供的dates。

（未经测试的代码）：

from matplotlib.dates import WeekdayLocator

def plot_series(x, y):
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.plot_date(x, y, fmt='g--') # x = array of dates, y = array of numbers        

    fig.autofmt_xdate()

    # For tickmarks and ticklabels every week
    ax.xaxis.set_major_locator(WeekdayLocator(byweekday=MO))

    # For tickmarks and ticklabels every other week
    #ax.xaxis.set_major_locator(WeekdayLocator(byweekday=MO, interval=2))

    plt.grid(True)
    plt.show()

当仅使用一个绘图时，这可能会在x轴上有点拥挤，因为这会产生大约52个刻度。

一个可能的解决方法是每周 n - 星期（例如每4周）都有一个ticklabel，并且每周只有tickmarks（即没有ticklabels）：

from matplotlib.dates import WeekdayLocator

def plot_series(x, y):
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.plot_date(x, y, fmt='g--') # x = array of dates, y = array of numbers        

    fig.autofmt_xdate()

    # For tickmarks and ticklabels every fourth week
    ax.xaxis.set_major_locator(WeekdayLocator(byweekday=MO, interval=4))

    # For tickmarks (no ticklabel) every week
    ax.xaxis.set_minor_locator(WeekdayLocator(byweekday=MO))

    # Grid for both major and minor ticks
    plt.grid(True, which='both')
    plt.show()