如何用Python以自然人类可读的方式绘制时间相关信息？

Question

通常情况下，你会有一组与时间相关的事件，比如访问网站的次数、价格信息等等，这些事件都有一个时间值，我们可以称之为时间戳（其实日期时间对象也可以）。那么，如何将这些事件绘制出来，让时间轴上显示人们能看懂的、有意义的值，而不是单纯的秒数呢？

我在找gnuplot和matplot这两个工具，但一直没找到合适的方法。问题是，虽然matplot可以每小时设置刻度，但我觉得能在每N小时显示文本时间信息会更好，而不是让人去数小时。

我觉得gnuplot可能有点复杂，或者说并不是专门为这个设计的。有没有什么建议呢？

Answer 1

这里有一个简单的例子，展示了如何用非常好用且文档齐全的matplotlib库来绘制一些值和时间的关系：

data.csv:
    VISIT_TIME  TOTAL_VISITS
    06:00:00    290
    06:30:00    306
    07:00:00    364
    07:30:00    363
    08:00:00    469
    08:30:00    436
    09:00:00    449
    09:30:00    451
    10:00:00    524
    10:30:00    506
    11:00:00    613
    11:30:00    585
    12:00:00    620
    12:30:00    529
    13:00:00    588
    13:30:00    545

这是一个简单的程序，用来说明这个概念：

import matplotlib.dates as mdates
import matplotlib.mlab as mlab
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime as dt
import sys

def main( datafile ):
    np_rec_array = mlab.csv2rec( datafile, delimiter='\t' )
    np_rec_array.sort() # in-place sort
    # a `figure` is a starting point for MPL visualizations
    fig = plt.figure( figsize=(8,6) ) 
    # add a set of `axes` to above `figure`
    ax = fig.add_subplot(111)
    x = np_rec_array.visit_time
    y = np_rec_array.total_visits
    # `plot_date` is like `plot` but allows for easier x-axis formatting
    ax.plot_date(x, y, 'o-', color='g') 
    # show time every 30 minutes
    ax.xaxis.set_major_locator( mdates.MinuteLocator(interval=30) )
    # specify time format
    ax.xaxis.set_major_formatter( mdates.DateFormatter("%H:%M") )
    # set x-axis label rotation (otherwise they can overlap)
    for l in ax.get_xticklabels():
        l.set_rotation(60)
    plt.title( 'Website Visits' )
    plt.show()

if __name__ == '__main__':
    if len( sys.argv ) == 1:
        sys.stderr.write( 'need a filename, exiting...' )
        sys.exit(-1)
    main( sys.argv[1] )

输出的结果是下面这张图片：