在matplotlib中绘制Unix时间戳

Question

我想用Python的matplotlib模块制作一个通用的值与时间的图表。我的时间是用Unix时间格式表示的，但我希望在图表的横轴上显示成易读的格式。

我看过一些关于使用日期时间对象绘图的回答，但这种方法似乎会去掉小时、分钟和秒的信息，只显示完整的日期。有没有办法生成这样的图表，并显示更详细的标签呢？

Answer 1

来自这里：https://matplotlib.org/stable/api/dates_api.html#matplotlib.dates.DateFormatter

import datetime
import matplotlib.dates as mdates

base = datetime.datetime(2005, 2, 1)
dates = np.array([base + datetime.timedelta(hours=(2 * i))
                  for i in range(732)])
N = len(dates)
np.random.seed(19680801)
y = np.cumsum(np.random.randn(N))

fig, ax = plt.subplots(constrained_layout=True)
locator = mdates.AutoDateLocator()
formatter = mdates.ConciseDateFormatter(locator)
ax.xaxis.set_major_locator(locator)
ax.xaxis.set_major_formatter(formatter)

ax.plot(dates, y)
ax.set_title('Concise Date Formatter')

Answer 2

你可以用 plt.plot(dates,values) 来绘图，其中 dates 是一个包含 datetime.datetime 对象的列表。这样绘制出来的图会在x轴上显示日期，格式像 '%Y-%m-%d'，而当你放大图的时候，它会自动调整为显示小时、分钟和秒。

不过，听起来你想要更多的控制权。也许它显示的小时、分钟和秒并不是你想要的那种比例。

在这种情况下，你可以自己设置日期的格式：

ax=plt.gca()
xfmt = md.DateFormatter('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
ax.xaxis.set_major_formatter(xfmt)

不过，如果你直接把 datetime.datetime 对象传给 plt.plot，那么matplotlib自动选择的x轴刻度似乎总是把秒数设为零。比如，如果你运行

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as md
import numpy as np
import datetime as dt
import time

n=20
duration=1000
now=time.mktime(time.localtime())
timestamps=np.linspace(now,now+duration,n)
dates=[dt.datetime.fromtimestamp(ts) for ts in timestamps]
values=np.sin((timestamps-now)/duration*2*np.pi)
plt.subplots_adjust(bottom=0.2)
plt.xticks( rotation=25 )
ax=plt.gca()
xfmt = md.DateFormatter('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
ax.xaxis.set_major_formatter(xfmt)
plt.plot(dates,values)
plt.show()

你会得到格式不错的日期，但所有的x轴刻度的秒数都是零。

那么解决办法是什么呢？

如果你把时间戳转换成 datetime.datetime 对象，再转换成matplotlib的日期数字，然后把这些日期数字传给 plt.plot，那么秒数就会被保留。

附注：这里说的“matplotlib日期数字”是指通过 matplotlib.dates.date2num 返回的那种数字。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as md
import numpy as np
import datetime as dt
import time

n=20
duration=1000
now=time.mktime(time.localtime())
timestamps=np.linspace(now,now+duration,n)
dates=[dt.datetime.fromtimestamp(ts) for ts in timestamps]
datenums=md.date2num(dates)
values=np.sin((timestamps-now)/duration*2*np.pi)
plt.subplots_adjust(bottom=0.2)
plt.xticks( rotation=25 )
ax=plt.gca()
xfmt = md.DateFormatter('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
ax.xaxis.set_major_formatter(xfmt)
plt.plot(datenums,values)
plt.show()