Question

我正在绘制一些格式为

的数据

06:55:00.0 0.6002

即，hh:mm:ss.f（或strftime格式的"%H:%M:%S.%f"）后跟浮点数。

我一直在阅读这些有点巴洛克式的咒语（简化建议欢迎！）

import datetime
import numpy as np

def makedt(timestr):
    return datetime.datetime.strptime(timestr, "%H:%M:%S.%f")

datetau = np.genfromtxt(fname, converters={0:makedt, 1:np.float}, 
              dtype={'names':('date', 'tau'), 'formats':('datetime64[s]', np.float)})

（事实上，我做了一些稍微复杂的事情，在datetime.datetime.combine()中使用makedt来获取正确的日期，而不是默认的1900年1月1日。）

我目前处于“HST”时区（更重要的是，我的电脑是），这些数据实际上是参考该时区。我的理解是假设数据来自 local 时区dateutil.tz.tzlocal()，它是根据时区的系统值设置的。

为了绘制数据，我可以做类似的事情

import matplotlib.pyplot as plt
import dateutil

mytz = dateutil.tz.tzlocal()
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot_date(datetau['date'].astype(datetime.datetime), datetau['tau'], tz=mytz)

请注意，我需要 tz=mytz，否则数据会转移到错误的时间/日期，即默认的matplotlib值（通常是UTC，或者在{ {1}}） - 如果我实际上不是HST，那将会更复杂（或者至少在技术上不正确）。这不是那么糟糕。但事实上，如果我想玩刻度线和标签，我需要为每个时间区指定时区，如：

matplotlibrc

它并不是非常繁重，但它似乎很脆弱，因为正如我上面所说的那样，读取时的默认行为是假设本地时区。如果您在读取数据和绘制数据之间移动计算机会发生什么？（我不知道当地的TZ是否有变化！）

我真正想做的就是告诉python / numpy / matplotlib在这种情况下从不担心时区信息。这可能吗？

（另外，除此之外，对上述ax.xaxis.set_major_formatter(matplotlib.dates.DateFormatter("%m-%d %H:%M" ,tz=hst)) vs datetime等处理的任何清理都将不胜感激。）

python，numpy，matplotlib中时区信息之间的交互

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