Matplotlib timedelta64 index 作为x轴

在本文中，我们将介绍如何使用timedelta64索引作为Matplotlib图表中的x轴。timedelta64是一个NumPy数据类型，用于表示两个日期/时间之间的差异。这种类型的索引在处理时间序列数据时非常有用，尤其是在需要区分不同时间间隔的数据时。

阅读更多：Matplotlib 教程

准备工作

我们首先需要导入需要的库：numpy和matplotlib。我们还将使用pandas生成带有timedelta64索引的示例数据。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Generate example dataset with timedelta64 index
dates = pd.date_range('2022-01-01', periods=10, freq='D')
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 1), index=dates, columns=['Value'])
df.index = df.index + pd.Timedelta('1 day')  # Add one day to each index

这里生成了一个10天的示例数据，每天一个数据点。索引是一个timedelta64类型，每个索引值表示日期与2022年1月1日之间的时间差。

绘制图表

我们可以使用Matplotlib绘制这个数据集的折线图：

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(df.index, df['Value'])
plt.show()

这个例子中，我们传递了timedelta64索引和值列作为x轴和y轴数据。我们可以看到，Matplotlib正确地解释了x轴数据并显示了对应的日期。

时间轴格式

现在，我们可以自定义x轴的标签格式。我们将使用Matplotlib的日期格式化程序，以将日期转换为符合我们需求的字符串。在本例中，我们将使用一周一次的日期刻度。

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(df.index, df['Value'])

# Set x-axis formatter
from matplotlib.dates import DateFormatter
date_form = DateFormatter("%m/%d")
ax.xaxis.set_major_formatter(date_form)

# Set x-axis tick interval to a week
from matplotlib.dates import WeekdayLocator
weekday_locator = WeekdayLocator(byweekday=0, interval=1)
ax.xaxis.set_major_locator(weekday_locator)

plt.show()

这里，我们导入了几个Matplotlib日期模块，包括DateFormatter和WeekdayLocator。我们使用DateFormatter设置如何显示日期标签，并使用WeekdayLocator设置如何排列日期刻度。byweekday=0表示每个星期日是一个日期刻度。通过interval=1设置刻度之间的间隔为一周。

坐标轴标签和标题

默认情况下，Matplotlib已经自动为绘图设置了正确的标签和标题。但是，我们可以进一步自定义它们：

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(df.index, df['Value'])

# Set x-axis formatter and tick locator as before
ax.xaxis.set_major_formatter(date_form)
ax.xaxis.set_major_locator(weekday_locator)

# Label x and y axes
ax.set_xlabel('Date')
ax.set_ylabel('Value')

# Set title
ax.set_title('Example plot with timedelta64 index')

plt.show()

在这个例子中，我们使用ax.set_xlabel()和ax.set_ylabel()分别设置x轴和y轴的标签。我们还使用ax.set_title()设置图表标题。