matplotlib 日期时间 x 轴问题

Question

我在使用matplotlib绘制日期的x轴标签时，遇到了一些奇怪的情况。当我输入以下命令时：

from datetime import datetime as dt
plot( [ dt(2013, 1, 1), dt(2013, 5, 17)], [ 1 , 1 ], linestyle='None', marker='.')

我得到了一个标签看起来很合理的图表：

但是如果我把结束日期增加一天：

plot( [ dt(2013, 1, 1), dt(2013, 5, 18)], [ 1 , 1 ], linestyle='None', marker='.')

我得到的结果是这个：

我在不同的日期范围（2012年）中复现了这个问题，每次触发这个问题的天数大约是140天（在这个例子中是136/137天）。有人知道这是怎么回事吗？这是一个已知的bug吗？如果是的话，有什么解决办法吗？

几点说明：在上面的命令中，我使用的是IPython的--pylab模式来创建图表，但我第一次遇到这个问题时是直接使用matplotlib，并且在脚本中也能复现（也就是说，我认为这不是IPython的问题）。此外，我在matplotlib 1.1.0和1.2.X版本中都观察到了这个问题。

更新：

看起来有一个窗口，如果你向前推得足够远，标签又会正常显示。对于上面的例子，标签在5月18日至5月31日之间仍然是混乱的，但在6月1日，标签又开始正常绘制了。所以，

(labels are garbled)
plot( [ dt(2013, 1, 1), dt(2013, 5, 31)], [ 1 , 1 ], linestyle='None', marker='.')

(labels are fine)
plot( [ dt(2013, 1, 1), dt(2013, 6, 1)], [ 1 , 1 ], linestyle='None', marker='.')

Answer 1

你需要把locator.MAXTICKS的值调大，这样才能避免出现错误：超过了Locator.MAXTICKS * 2（2000）

比如：

    alldays = DayLocator()              # minor ticks on the days
    alldays.MAXTICKS = 2000

Answer 2

这确实感觉像是个bug；我建议你去matplotlib的邮件列表问问那里的朋友们，他们可能会给你一些建议。

我可以提供一个解决方法，具体如下：

from datetime import datetime as dt
from matplotlib import pylab as pl

fig = pl.figure()
axes = fig.add_subplot(111)
axes.plot( [ dt(2013, 1, 1), dt(2013, 5, 18)], [ 1 , 1 ], linestyle='None', marker='.')
ticks = axes.get_xticks()
n = len(ticks)//6
axes.set_xticks(ticks[::n])
fig.savefig('dateticks.png')

抱歉使用了面向对象的方法（这不是你用的方式），但这样可以更方便地将刻度和图表关联起来。这里的数字 6 只是我想要在x轴上显示的标签数量，然后我通过计算得出的 n 来减少matplotlib自动生成的刻度数量。

Answer 3

这个问题是因为 AutoDateLocator 里面有个bug。看起来这个bug还没有被报告到问题追踪系统上。
之所以看起来奇怪，是因为绘制了太多的标签和刻度。

在用日期数据绘图时，默认情况下，matplotlib会使用 matplotlib.dates.AutoDateLocator 作为主要的定位器。也就是说，AutoDateLocator 用来决定刻度的间隔和位置。

假设数据序列是 [datetime(2013, 1, 1), datetime(2013, 5, 18)]。
时间间隔是4个月17天。月数间隔是4，天数间隔是4*31+17=141。

根据 matplotlib的文档：

class matplotlib.dates.AutoDateLocator(tz=None, minticks=5, maxticks=None, interval_multiples=False)

minticks是希望的最小刻度数量，用来选择刻度的类型（每年、每月等）。

maxticks是希望的最大刻度数量，用来控制刻度之间的间隔（比如每隔一个、每隔三个等）。如果需要更精细的控制，可以用一个字典来映射每种频率（如每年、每月等）对应的最大刻度数量。这样可以确保刻度数量适合在 AutoDateFormatter 中选择的格式。字典中没有指定的频率将使用默认值。

AutoDateLocator有一个间隔字典，用来映射刻度的频率（来自dateutil.rrule的常量）和允许的倍数。默认的看起来是这样的：

    self.intervald = {
      YEARLY  : [1, 2, 4, 5, 10],
      MONTHLY : [1, 2, 3, 4, 6],
      DAILY   : [1, 2, 3, 7, 14],
      HOURLY  : [1, 2, 3, 4, 6, 12],
      MINUTELY: [1, 5, 10, 15, 30],
      SECONDLY: [1, 5, 10, 15, 30]
      }

这个间隔用来指定适合刻度频率的倍数。例如，每7天适合日刻度，但对于分钟/秒，15或30比较合适。你可以通过以下方式自定义这个字典：

因为月数间隔是4，小于5，而天数间隔是141，不小于5。所以刻度的类型将是每日的。
确定了刻度类型后，AutoDateLocator 会使用间隔字典和maxticks字典来决定刻度间隔。

当 maxticks 是 None 时，AutoDateLocator 会使用它的默认maxticks字典。 文档告诉我们默认的间隔字典，但没有说明默认的maxticks字典是什么样的。
我们可以在 dates.py 中找到它。

self.maxticks = {YEARLY : 16, MONTHLY : 12, DAILY : 11, HOURLY : 16,
            MINUTELY : 11, SECONDLY : 11}

确定刻度间隔的算法是

# Find the first available interval that doesn't give too many ticks
for interval in self.intervald[freq]:
    if num <= interval * (self.maxticks[freq] - 1):
        break
else:
    # We went through the whole loop without breaking, default to 1
    interval = 1

现在刻度类型是 DAILY。所以 freq 是 DAILY，而 num 是141，也就是天数间隔。上面的代码等价于

for interval in [1, 2, 3, 7, 14]:
    if 141 <= interval * (11 - 1):
        break
else:
    interval = 1

141太大了。所有的日间隔都会产生太多的刻度。else 语句会被执行，刻度间隔会被设置为1。
这意味着会绘制140个以上的标签和刻度。我们可以预期x轴会很难看。

如果数据序列是 [datetime(2013, 1, 1), datetime(2013, 5, 17)]，只少一天，天数间隔是140。 那么 AutoDateLocator 会选择14作为刻度间隔，只会绘制10个标签。 这样你的第一个图看起来就不错。

其实我不明白为什么matplotlib选择在无法满足 maxticks 限制时将间隔设置为1。 如果间隔是1，只会导致刻度数量大幅增加。我更倾向于使用最长的间隔。

结论：
对于任何日期序列，其范围大于或等于4个月18天且小于5个月，AutoDateLocator 会选择1作为刻度间隔。 当用默认的主要定位器 AutoDateLocator 绘制这样的日期序列时，你会看到x轴或y轴会出现一些难看的情况。

解决方案：
最简单的解决方案是将每日的maxticks增加到12。 例如：

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

ax = plt.subplot(111)
plt.plot_date([datetime(2013, 1, 1), datetime(2013, 5, 31)],
              [datetime(2013, 1, 1), datetime(2013, 5, 10)])

loc = ax.xaxis.get_major_locator()
loc.maxticks[DAILY] = 12

plt.show()