使用matplotlib绘制带有纪元时间x轴的图表

Question

我有以下代码用matplotlib

绘制图表

#!/usr/bin/env python
import matplotlib.pyplot as plt
import urllib2
import json

req = urllib2.urlopen("http://localhost:17668/retrieval/data/getData.json?        pv=LNLS:ANEL:corrente&donotchunk")
data = json.load(req)
secs = [x['secs'] for x in data[0]['data']]
vals = [x['val'] for x in data[0]['data']]

plt.plot(secs, vals)
plt.show()

秒数组是纪元时间。

我想要的是将x轴（秒）中的数据绘制为日期（DD-MM-YYYY HH：MM：SS）。

我该怎么做？

Answer 1

要在matplotlib中绘制基于日期的数据，您必须将数据转换为正确的格式。

一种方法是首先将您的数据转换为datetime个对象，对于您应该使用datetime.datetime.fromtimestamp()的纪元时间戳。

然后，您必须将datetime个对象转换为matplotlib的正确格式，这可以使用matplotlib.date.date2num来处理。

或者您可以使用matplotlib.dates.epoch2num并跳过将您的日期转换为datetime对象（虽然这最初会更好地适合您的用例，但我建议您尝试将日期保留在工作时尽可能多地datetime对象，从长远来看会让你头疼不已。）

如果您的数据格式正确，可以使用plot_date绘制数据。

最后，要根据需要格式化x轴，可以使用matplotlib.dates.DateFormatter对象选择刻度线的外观。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdate

import numpy as np

# Generate some random data.
N = 40
now = 1398432160
raw = np.array([now + i*1000 for i in range(N)])
vals = np.sin(np.linspace(0,10,N))

# Convert to the correct format for matplotlib.
# mdate.epoch2num converts epoch timestamps to the right format for matplotlib
secs = mdate.epoch2num(raw)


fig, ax = plt.subplots()

# Plot the date using plot_date rather than plot
ax.plot_date(secs, vals)

# Choose your xtick format string
date_fmt = '%d-%m-%y %H:%M:%S'

# Use a DateFormatter to set the data to the correct format.
date_formatter = mdate.DateFormatter(date_fmt)
ax.xaxis.set_major_formatter(date_formatter)

# Sets the tick labels diagonal so they fit easier.
fig.autofmt_xdate()

plt.show()

Answer 2

您可以更改地块上的刻度线位置和格式：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as mtick
import time

secs = [10928389,102928123,383827312,1238248395]
vals = [12,8,4,12]

plt.plot(secs,vals)

plt.gcf().autofmt_xdate()

plt.gca().xaxis.set_major_locator(mtick.FixedLocator(secs))
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(
    mtick.FuncFormatter(lambda pos,_: time.strftime("%d-%m-%Y %H:%M:%S",time.localtime(pos)))
    )
plt.tight_layout()
plt.show()