Подтвердить что ты не робот

Создание графика с датой и временем в осях с меткой matplotlib

У меня есть мои данные в массиве следующей структуры,

[[1293606162197, 0, 0],
 [1293605477994, 63, 0],
 [1293605478057, 0, 0],
 [1293605478072, 2735, 1249],
 [1293606162213, 0, 0],
 [1293606162229, 0, 0]]

Первый столбец - это время эпохи (в ms), второе - y1, а третье - y2. Мне нужен график с временем на оси x и y1 и y2 в левой и правой y-осях.

Я просматривал документацию, но не смог найти способ, чтобы мои тики X-axis отображали дату и время, например "28/12 16:48", то есть "дата/месяц час: мин.". Вся документация помогает мне показывать только даты, но это не то, что я хочу. Любая помощь будет оценена по этому поводу.

И, если это может показаться, это не домашнее задание. Фактически это зависит от моего предыдущего вопроса, Чтение и графическое отображение данных из огромных файлов.

4b9b3361

ОТВЕТЫ

Ответ 1

Надеюсь, это поможет. Мне всегда было трудно с датами matplotlib. Matplotlib требует float format, который является дни с эпохи. Вспомогательные функции num2date и date2num вместе с встроенным python datetime могут использоваться для преобразования в/из. Бизнес форматирования был снят с этот пример. Вы можете изменить ось на любом графике на ось даты с помощью set_major_formatter.

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import dates
import datetime

a = np.array([
    [1293605162197, 0, 0],
    [1293605477994, 63, 0],
    [1293605478057, 0, 0],
    [1293605478072, 2735, 1249],
    [1293606162213, 0, 0],
    [1293606162229, 0, 0]])

d = a[:,0]
y1 = a[:,1]
y2 = a[:,2]

# convert epoch to matplotlib float format
s = d/1000
ms = d-1000*s  # not needed?
dts = map(datetime.datetime.fromtimestamp, s)
fds = dates.date2num(dts) # converted

# matplotlib date format object
hfmt = dates.DateFormatter('%m/%d %H:%M')

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.vlines(fds, y2, y1)

ax.xaxis.set_major_locator(dates.MinuteLocator())
ax.xaxis.set_major_formatter(hfmt)
ax.set_ylim(bottom = 0)
plt.xticks(rotation='vertical')
plt.subplots_adjust(bottom=.3)
plt.show()

result