绘制python日期时间的累积图

Question

假设我有一个日期时间列表，我们知道每个日期时间是事件发生的记录时间。

在matplotlib中，是否可以在不预处理该列表的情况下，用图表表示该事件随时间发生的频率，并在累积图中显示该数据（使每个点大于或等于其之前的所有点）？（例如，将datetime对象直接传递给一些出色的matplotlib函数）

或者我需要将此日期时间列表转换为字典项列表，例如：

{"year": 1998, "month": 12, "date": 15, "events": 92}

然后从这个列表生成一个图表？

Answer 1

所以，首先要列出要用直方图表示的日期列表：

from datetime import  datetime
list_of_datetime_datetime_objects = [datetime(2010, 6, 14), datetime(1974, 2, 8), datetime(1974, 2, 8)]

Matplotlib允许您将datetime.datetime对象转换为一个简单的数字，如David所述：

from matplotlib.dates import date2num, num2date
num_dates = [date2num(d) for d in list_of_datetime_datetime_objects]

然后可以计算数据的直方图（查看NumPy ^{} docs for more options (number of bins, etc.)）：

import numpy
histo = numpy.histogram(num_dates)

因为您需要累积直方图，所以可以将各个计数相加：

cumulative_histo_counts = histo[0].cumsum()

柱状图需要箱子大小：

from matplotlib import pyplot

然后可以绘制累积直方图：

bin_size = histo[1][1]-histo[1][0]
pyplot.bar(histo[1][:-1], cumulative_histo_counts, width=bin_size)

或者，您可能需要曲线而不是直方图：

# pyplot.plot(histo[1][1:], cumulative_histo_counts)

如果希望x轴上的日期不是数字，可以将数字转换回日期，并要求matplotlib使用日期字符串作为刻度，而不是数字：

from matplotlib import ticker

# The format for the x axis is set to the chosen string, as defined from a numerical date:
pyplot.gca().xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(lambda numdate, _: num2date(numdate).strftime('%Y-%d-%m')))
# The formatting proper is done:
pyplot.gcf().autofmt_xdate()
# To show the result:
pyplot.show()  # or draw(), if you don't want to block

这里，gca()和gcf()分别返回当前轴和图形。

当然，您可以在上面的strftime()调用中调整显示日期的方式。

超越你的问题，我想提一下Matplotlib's gallery是一个非常好的信息来源：你通常可以快速找到你所需要的，只要找到像你想做的那样的图片，并查看它们的源代码。

Answer 2

我只是用高级软件工程的查特主任。很容易处理，尤其是约会。他们在python中也有很多例子。

Answer 3

这应该对你有用：

counts = arange(0, len(list_of_dates))
plot(list_of_dates, counts)

当然，您可以为plot调用提供任何常用选项，以使图看起来符合您的需要。（我将指出matplotlib非常擅长处理日期和时间。）

另一个选项是hist function-它有一个可能有用的“cumulative=True”选项。您可以创建一个累积直方图，显示截至任何给定日期发生的事件数，如下所示：

from pyplot import hist
from matplotlib.dates import date2num
hist(date2num(list_of_dates), cumulative=True)

但这会产生一个条形图，这可能不是你想要的那样，无论如何，要使横轴上的日期标签正确显示，可能需要一些修改。

编辑：我感觉到您真正想要的是每个日期一个点（或条），对应的y值是发生的事件数（包括？）那一天。在这种情况下，我建议这样做：

grouped_dates = [[d, len(list(g))] for d,g in itertools.groupby(list_of_dates, lambda k: k.date())]
dates, counts = grouped_dates.transpose()
counts = counts.cumsum()
step(dates, counts)

来自itertools模块的groupby函数将生成您要查找的数据类型：每个日期只有一个实例，并附带有具有该日期的所有datetime对象的列表（实际上是迭代器）。正如Jouni在评论中所建议的，step函数将给出一个在事件发生的每一天递增的图，因此我建议使用它来代替plot。

（提醒我有关cumsum的下线提示）

如果希望每天都有一个点，不管当天是否发生任何事件，都需要稍微更改上面的代码：

from matplotlib.dates import drange, num2date
date_dict = dict((d, len(list(g))) for d,g in itertools.groupby(list_of_dates, lambda k: k.date()))
dates = num2date(drange(min(list_of_dates).date(), max(list_of_dates).date() + timedelta(1), timedelta(1)))
counts = asarray([date_dict.get(d.date(), 0) for d in dates]).cumsum()
step(dates, counts)

不过，我不认为这会对step函数生成的绘图有什么影响。