Question

我正在尝试在2d图上绘制3个变量x，y，z，其中x（日期）在x轴上，y（时间）在y轴上，z（温度）用色标映射。我在pandas Dataframe中有三个可用变量，并创建了一个带有datenumber的额外列，以便matplotlib可以使用它。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates

data=pd.DataFrame() 
data['datenum']=mdates.date2num(data['Date'])

示例：

            Date Time     Tgrad   datenum
0     2016-08-01   00 -0.841203  736177.0
1     2016-08-01   01 -0.629176  736177.0
2     2016-08-01   02 -0.623608  736177.0
3     2016-08-01   03 -0.615145  736177.0
4     2016-08-01   04 -0.726949  736177.0
5     2016-08-01   05 -0.788864  736177.0
6     2016-08-01   06 -0.794655  736177.0
7     2016-08-01   07 -0.775724  736177.0
8     2016-08-01   08 -0.677951  736177.0

我一直在尝试遵循以下建议：

matplotlib 2D plot from x,y,z values Dates in the xaxis for a matplotlib plot with imshow

但是由于我认为输入数据的形状错误，因此未能成功。我已经尝试过这样的事情：

fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(data['Tgrad'], extent = [min(data['datenum']), max(data['datenum']),min(data['Time']), max(data['Time'])], cmap="autumn", aspect = "auto")
ax.xaxis_date()

但是出现ValueError：

ValueError: setting an array element with a sequence

是否有必要将数据作为numpy数组或任何其他类型？数据以其他格式保存后，如何映射数据？

感谢您的帮助。弗罗尼

Answer 1

imshow需要2d数组作为输入。您需要将数据重新格式化为二维数组：Date x Time，其中Tgrad为值。 Pandas通过pivot使这变得相当容易。它确实要求您具有间隔良好的数据点，即类似网格的数据集（每个Time的值Date都相同）。如果数据点没有整齐地分散在2d空间中，则链接的帖子将很有用。另外，由于matplotlib可以处理数据帧，因此无需转换为numpy数组。

C = data.pivot(index='Time', columns='Date', values='Tgrad')

fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(C)

日期与时间图上数据的颜色映射

1 个答案: