Matplotlib 更改Matplotlib中日期轴的格式

背景

在可视化数据中，日期数据是非常常见的。Matplotlib是Python中最常用的可视化库，也是处理日期数据的好工具。然而，Matplotlib默认的日期格式可能不适合所有的应用场景。比如，将所有的日期数据都以“年-月-日”形式呈现可能不是最佳方案。因此，在一些情况下，更改Matplotlib日期轴的格式是非常有必要的。

实现

为了更改Matplotlib日期轴的格式，我们可以使用Matplotlib库中的日期格式化器。这个格式化器将日期转换为字符串形式，并将其显示在图表上。下面是一个简单的代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import datetime as dt

#生成一些数据
dates = [dt.date(2021, 1, 1), dt.date(2021, 1, 2), dt.date(2021, 1, 3), dt.date(2021, 1, 4), dt.date(2021, 1, 5)]

values = [1, 3, 2, 4, 5]

#创建一个图形
fig, ax = plt.subplots()

#将数据绘制在图表上
ax.plot(dates, values)

#设置日期格式化器
date_format = mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d')
ax.xaxis.set_major_formatter(date_format)

#显示图表
plt.show()

在上面的代码示例中，我们首先生成了一些日期数据和对应的值。然后，我们创建了一个图形，并将数据绘制在图表上。接着，我们使用日期格式化器将日期轴的格式更改为“年-月-日”形式。最后，我们显示了图形。

其他日期格式

除了“年-月-日”的形式，Matplotlib库提供了很多其他的日期格式化方式。下面是一些常见的日期格式化方式：

%Y: 年份（4位数字）
%m: 月份（01-12）
%d: 日期（01-31）
%H: 时（00-23）
%M: 分（00-59）
%S: 秒（00-59）

这些格式化方式可以根据我们的需求自由组合使用。下面是一个示例代码，演示如何将日期格式更改为“年-月-日时：分：秒”的形式：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import datetime as dt

#生成一些数据
dates = [dt.date(2021, 1, 1), dt.date(2021, 1, 2), dt.date(2021, 1, 3), dt.date(2021, 1, 4), dt.date(2021, 1, 5)]

values = [1, 3, 2, 4, 5]

#创建一个图形
fig, ax = plt.subplots()

#将数据绘制在图表上
ax.plot(dates, values)

#设置日期格式化器
date_format = mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
ax.xaxis.set_major_formatter(date_format)

#显示图表
plt.show()

自定义日期格式

除了使用Matplotlib提供的格式化方式外，我们还可以自定义日期格式。下面是一个示例代码，融合了多个日期格式的元素，创建了一个自定义的日期格式：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import datetime as dt

#生成一些数据
dates = [dt.date(2021, 1, 1), dt.date(2021, 1, 2), dt.date(2021, 1, 3), dt.date(2021, 1, 4), dt.date(2021, 1, 5)]

values = [1, 3, 2, 4, 5]

#创建一个图形
fig, ax = plt.subplots()

#将数据绘制在图表上
ax.plot(dates, values)

#自定义日期格式
date_format = mdates.DateFormatter('%d %b, %Y')
ax.xaxis.set_major_formatter(date_format)

#显示图表
plt.show()

在上面的代码示例中，我们自定义了一个日期格式，包括日期、月份缩写和年份。结果将在X轴上显示，格式如“01 Jan, 2021”。

修改日期轴间隔

在一些情况下，我们可能需要修改日期轴上的间隔。Matplotlib提供了一种快速的方式来修改这个间隔，即使用“date2num”函数将日期对象转换为数字，再使用“num2date”函数将数字转换回日期对象。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import datetime as dt

#生成一些数据
dates = [dt.date(2021, 1, 1), dt.date(2021, 1, 5), dt.date(2021, 1, 10), dt.date(2021, 1, 15), dt.date(2021, 1, 20)]

values = [1, 3, 2, 4, 5]

#创建一个图形
fig, ax = plt.subplots()

#将数据绘制在图表上
ax.plot(dates, values)

#设置日期格式化器
date_format = mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d')
ax.xaxis.set_major_formatter(date_format)

#设置日期间隔为2天
interval = 2
dates_num = mdates.date2num(dates)
ax.set_xticks(dates_num[::interval])
ax.set_xticklabels([mdates.num2date(num).strftime('%Y-%m-%d') for num in ax.get_xticks()])

#显示图表
plt.show()

在上面的代码示例中，我们使用“date2num”函数将日期对象转换为数字。“set_xticks”函数用于设置X轴的刻度位置。我们将日期对象转换为数字，并将间隔设为2天。最后，我们使用“num2date”函数将数字转换回日期对象，并将日期格式更改为“年-月-日”形式。结果将在X轴上显示，间隔为2天。