使用matplotlib绘制以时间戳为x轴的图表

Question

我有一段代码，用来用matplotlib画图。

#!/usr/bin/env python
import matplotlib.pyplot as plt
import urllib2
import json

req = urllib2.urlopen("http://localhost:17668/retrieval/data/getData.json?        pv=LNLS:ANEL:corrente&donotchunk")
data = json.load(req)
secs = [x['secs'] for x in data[0]['data']]
vals = [x['val'] for x in data[0]['data']]

plt.plot(secs, vals)
plt.show()

这里的secs数组是时间戳，也就是从1970年1月1日开始的秒数。

我想把x轴的数据（secs）显示成日期格式（DD-MM-YYYY HH:MM:SS），也就是日-月-年 时:分:秒。

我该怎么做呢？

Answer 1

你可以改变图表上刻度的位置和格式：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as mtick
import time

secs = [10928389,102928123,383827312,1238248395]
vals = [12,8,4,12]

plt.plot(secs,vals)

plt.gcf().autofmt_xdate()

plt.gca().xaxis.set_major_locator(mtick.FixedLocator(secs))
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(
    mtick.FuncFormatter(lambda pos,_: time.strftime("%d-%m-%Y %H:%M:%S",time.localtime(pos)))
    )
plt.tight_layout()
plt.show()

Answer 2

在matplotlib中绘制基于日期的数据时，你需要把数据转换成正确的格式。

一种方法是先把你的数据转换成datetime对象。如果你有一个时间戳，可以使用datetime.datetime.fromtimestamp()来进行转换。

接下来，你需要把这些datetime对象转换成matplotlib能识别的格式，这可以通过matplotlib.date.date2num来完成。

另外，你也可以使用matplotlib.dates.epoch2num，这样就可以跳过把日期转换成datetime对象的步骤（虽然这样一开始可能更适合你的需求，但我建议尽量在工作时保持日期为datetime对象，这样长远来看会省去很多麻烦）。

一旦你的数据格式正确，就可以使用plot_date来绘制它。

最后，如果你想自定义x轴的格式，可以使用matplotlib.dates.DateFormatter对象来选择刻度的显示方式。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdate

import numpy as np

# Generate some random data.
N = 40
now = 1398432160
raw = np.array([now + i*1000 for i in range(N)])
vals = np.sin(np.linspace(0,10,N))

# Convert to the correct format for matplotlib.
# mdate.epoch2num converts epoch timestamps to the right format for matplotlib
secs = mdate.epoch2num(raw)


fig, ax = plt.subplots()

# Plot the date using plot_date rather than plot
ax.plot_date(secs, vals)

# Choose your xtick format string
date_fmt = '%d-%m-%y %H:%M:%S'

# Use a DateFormatter to set the data to the correct format.
date_formatter = mdate.DateFormatter(date_fmt)
ax.xaxis.set_major_formatter(date_formatter)

# Sets the tick labels diagonal so they fit easier.
fig.autofmt_xdate()

plt.show()