python绘图如何自定义x轴

 更新时间:2023年09月13日 08:59:59   作者:赵孝正  
这篇文章主要介绍了python绘图如何自定义x轴问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

python绘图自定义x轴

t_range = pd.date_range('2020-01-01', '2021-1-1', freq='10min', closed='left')
t_range_test = t_range.map(lambda x: x.strftime('%m-%d %H:%M:%S'))

输出查看效果:

t_range_test
Out[42]: 
Index(['01-01 00:00:00', '01-01 00:10:00', '01-01 00:20:00', '01-01 00:30:00',
       '01-01 00:40:00', '01-01 00:50:00', '01-01 01:00:00', '01-01 01:10:00',
       '01-01 01:20:00', '01-01 01:30:00',
       ...
       '12-31 22:20:00', '12-31 22:30:00', '12-31 22:40:00', '12-31 22:50:00',
       '12-31 23:00:00', '12-31 23:10:00', '12-31 23:20:00', '12-31 23:30:00',
       '12-31 23:40:00', '12-31 23:50:00'],
      dtype='object', length=52704)

匹配失败:

最上面的接近14的值,其本来是连续日期,但是由于其它的项目也出现了这个日期,且日期早于它,就会出现这样分段出现的情况。

在这里插入图片描述

标签绘制,查看为什么出现连续数据被分段展示的情况。

fig = plt.figure(figsize=(16, 8))
plt.scatter(data_ws_draw['test'], data_ws_draw['percentage'])
plt.xticks(range(0, len(data_ws_draw['test']), 4320), rotation=45)
for i, txt in enumerate(data_ws_draw['test']):
    if i%400==0:  # 标签也可以通过 rotation 进行旋转
	    plt.annotate(txt, (data_ws_draw['test'][i],data_ws_draw['percentage'][i]), rotation=90)  

案例1

在这里插入图片描述

plt.xticks(range(160000,320000,20000), labels=[‘160K', ‘180K', ‘200K', ‘220K', ‘240K', ‘260K', ‘280K', ‘300K'])

在这里插入图片描述

案例2

在这里插入图片描述

如何让x轴每隔比如 20 个点显示一次?重点关注代码倒数第 6 行。

import json
from matplotlib import pyplot as plt
filename='btc_close_2017.json'
with open(filename) as f:
    btc_data=json.load(f)
#创建5个列表,存储日期和收盘价
dates=[]
months=[]
weeks=[]
weekdays=[]
close=[]
#打印每一天的信息
for btc_dict in btc_data:
    dates.append(btc_dict['date'])
    months.append(int(btc_dict['month']))
    weeks.append(int(btc_dict['week']))
    weekdays.append(btc_dict['weekday'])
    close.append(int(float(btc_dict['close'])))
#创建图表
fig=plt.figure(dpi=128,figsize=(10,6))    
plt.plot(dates,close,c='blue')
#设置图标格式
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #指定默认字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False  #解决保存图像时符号-显示为方块的2问题
plt.title("收盘价 (RMB)",fontsize=20)
#plt.xlabel=('')
plt.xticks(range(0,365,20)) #共365个值,每20个点显示一次
fig.autofmt_xdate()
#plt.ylabel('', fontsize=16)
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=16)
plt.show()

在这里插入图片描述

案例3

# xax = p1.getAxis('left') # 改成坐标轴y
xax = p1.getAxis('bottom') # 坐标轴x
ticks = [list(zip(range(10), ('16:23', '16:28', '16:33', '16:40', '16:45','16:23', '16:28', '16:33', '16:40', '16:45')))] # 声明五个坐标,分别是
xax.setTicks(ticks)

在这里插入图片描述

案例4

绘图必须有数据的,x,y 都必须有数据,要不然就不能生成图形了。

这里是把 x 轴的标签改成所需求的字符串标签。

从 entry 读回来的都是 string,你可以把读回来的成果用 int()/ 或者 ong() 转换成数字,假如键入的不是数字,TypeError 会被引起。

x=1:5;
y=3*rand(1,5);
plot(x,y)
set(gca,'xtick',[1 2 3 4 5])
set(gca,'xticklabel',{'a','b','c','d','e'})

scatter 散点图显示标签

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = [2.3,4.5,3,7,6.5,4,5.3]
y = [5,4,7,5,5.3,5.5,6.2]
n = np.arange(7)
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y, c='r')
for i, txt in enumerate(n):
	ax.annotate(txt, (x[i],y[i]))

在聚类时我们需要看到数据的分布情况,更直观的观察数据,可以使用这个。

在遇到中文乱码时,可以使用如下代码:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号

总结

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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