Question

我有这个代码，它有效;但是如果要求在x轴上使用日期而不是数字，python需要很长时间。

prices_list = [eval(price_line[x]) for x in range(0, len(price_line))]  # 
xs = [n for n in range(0,len(prices_list))]
y_but, yf= fltflt(xs, prices_list)
ddo = [datetime.strptime(dtes[x], "%Y-%m-%d").date() for x in range(0, len(dtes))]
date1 = ddo[0] 
date2 = ddo[len(ddo) - 1] 
ax1 = pl.subplot(1,1,1)
ax1.plot(ddo,prices_list, 'b')
ax1.grid(True)
ax1.plot(ddo,yf, 'r') 
pl.xticks(ddo,rotation=45)
ax1.set_xlim( [date1, date2] )
ax1.set_ylim([min(prices_list), max(prices_list)])
pl.title(epics[e])
pl.show()

x数据跨越5到10年，有1500 - 3000个日期。我只想绘制年份，所以只需要5到10个刻度。绘制年份比数字更具信息量，但速度要慢得多。有什么建议如何加快速度？

Answer 1

您可以使用带有最大倒数的matplotlib.dates.AutoDateLocator，或使用带有基数倍的matplotlib.dates.YearLocator（每5年打一次，每1000打一次，无论如何）。最复杂的版本是RRuleLocator，它提供复杂的日历控制。

参见RRule的example;一般原则是

1）指定locator，formatter

loc = matplotlib.dates.RRuleLocator(rule)
formatter = matplotlib.dates.DateFormatter('%m/%d/%y')

2）制作一个轴并使用定位器，格式化程序

ax.xaxis.set_major_locator(loc)
ax.xaxis.set_major_formatter(formatter)

加快在matplotlib中绘制日期

1 个答案: