Question

我有这样的日期时间和值列表：

import datetime
x = [datetime.datetime(2016, 9, 26, 0, 0), datetime.datetime(2016, 9, 27, 0, 0), 
     datetime.datetime(2016, 9, 28, 0, 0), datetime.datetime(2016, 9, 29, 0, 0),
     datetime.datetime(2016, 9, 30, 0, 0), datetime.datetime(2016, 10, 1, 0, 0)]
y = [26060, 23243, 22834, 22541, 22441, 23248]

可以像这样绘制它们：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x, y)

我希望能够使用更多x点来绘制平滑版本。所以首先我这样做：

delta_t = max(x) - min(x)
N_points = 300
xnew = [min(x) + i*delta_t/N_points for i in range(N_points)]

然后尝试使用scipy进行样条拟合：

from scipy.interpolate import spline
ynew = spline(x, y, xnew)

TypeError：根据规则＆＃39; safe＆＃39;
，无法将数组数据从dtype（＆＃39; O＆＃39;）转换为dtype（＆＃39; float64＆＃39;）

最好的方法是什么？我对涉及其他图书馆的解决方案持开放态度，例如pandas或plotly。

Answer 1

您正在尝试将日期时间列表传递给样条函数，它们是Python对象（因此dtype('O')）。您需要先将日期时间转换为数字格式，然后根据需要将其转换回来：

int_x = [i.total_seconds() for i in x]
ynew = spline(int_x, y, xnew)

编辑：total_seconds（）实际上是timedelta方法，而不是日期时间。但是看起来你把它整理出来所以我会保留这个答案。

Answer 2

找出一些东西：

x_ts = [x_.timestamp() for x_ in x]
xnew_ts = [x_.timestamp() for x_ in xnew]

ynew = spline(x_ts, y, xnew_ts)
plt.plot(xnew, ynew)

这非常好用，但我仍然对更简单的方法有所了解。

在python中插入平滑matplotlib图的日期时间

2 个答案: