Python 中的 Matplotlib.pyplot.plot_date()函数
原文:https://www . geeksforgeeks . org/matplotlib-pyplot-plot _ date-python 中的函数/
Matplotlib 是 python 中用于数据可视化的模块、包或库。 Pyplot 是一个 Matplotlib 模块的接口，提供了一个类似 MATLAB 的接口。
Matplotlib.pyplot.plot_date （）
该功能用于向绘图中添加日期。
语法:
matplot lib . pyplot . plot _ date(x，y，fmt='o '，tz=None，xdate=true，ydate=False，data=None，kwargs)
这是日期函数的语法。它包含各种参数或参数，解释如下。
| #### No. | #### parameter/independent variable | #### Description | | 1. | x，y | x 和 y 都是数据的坐标，即 x 轴水平，y 轴垂直。 | | 2. | fmt | 它是一个可选的字符串参数，包含相应的绘图细节，如颜色、样式等。 | | 3. | 坦桑尼亚 | tz 代表用于标注日期的时区，默认为(UTC)。 | | 4. | xdate | xdate 参数包含布尔值。如果 xdate 为真，则 x 轴在 matplotlib 中解释为日期。默认情况下，xdate 为真。 | | 5. | 还有你们 | 如果 ydate 为真，则 y 轴在 matplotlib 中解释为日期。默认情况下，ydate 为 false。 | | 6. | 数据 | 将用于绘图的数据。 |最后一个参数**kwargs 是控制 Line2D 属性的关键字参数，如动画、dash_ joint-style、颜色、线宽、线型、标记等。
例 1:
Python 3
# importing libraries
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
# creating array of dates for x axis
dates = [
datetime(2020, 6, 30),
datetime(2020, 7, 22),
datetime(2020, 8, 3),
datetime(2020, 9, 14)
]
# for y axis
x = [0, 1, 2, 3]
plt.plot_date(dates, x, 'g')
plt.xticks(rotation=70)
plt.show()
输出:
示例 2: 使用数据集创建图。
Python 3
# importing libraries
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
# creating a dataframe
data = pd.DataFrame({'Date': [datetime(2020, 6, 30),
datetime(2020, 7, 22),
datetime(2020, 8, 3),
datetime(2020, 9, 14)],
'Close': [8800, 2600, 8500, 7400]})
# x-axis
price_date = data['Date']
# y-axis
price_close = data['Close']
plt.plot_date(price_date, price_close, linestyle='--', color='r')
plt.title('Market', fontweight="bold")
plt.xlabel('Date of Closing')
plt.ylabel('Closing Amount')
plt.show()
输出:
示例 3: 更改日期格式:
Python 3
# importing libraries
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
# creating a dataframe
data = pd.DataFrame({'Date': [datetime(2020, 6, 30),
datetime(2020, 7, 22),
datetime(2020, 8, 3),
datetime(2020, 9, 14)],
'Close': [8800, 2600, 8500, 7400]})
# x-axis
price_date = data['Date']
# y-axis
price_close = data['Close']
plt.plot_date(price_date, price_close, linestyle='--', color='r')
plt.title('Market', fontweight="bold")
plt.xlabel('Date of Closing')
plt.ylabel('Closing Amount')
# Changing the formate of the date using
# dateformatter class
format_date = mpl_dates.DateFormatter('%d-%m-%Y')
# getting the accurate current axes using gca()
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(format_date)
plt.show()
输出:
日期格式更改为日-月-年。要了解更多关于数据格式器和 gca() 的信息，请点击此处。
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