Matplotlib中绘制numpy datetime64

在数据分析和可视化中，日期和时间经常是我们需要处理的数据类型之一。Numpy提供了一种称为datetime64的日期和时间数据类型，可以更方便的进行日期和时间的计算和操作。而Matplotlib则是一种流行的Python可视化库，支持绘制各种类型的图表。本文将介绍如何使用Matplotlib绘制numpy datetime64类型的时间序列图。

1. 创建numpy datetime64数组

首先，我们必须先创建一个numpy datetime64数组。在numpy中，我们可以使用datetime64和timedelta64两种数据类型创建日期和时间数据。我们可以使用Numpy中的arange函数创建一个numpy datetime64数组，示例代码如下：

import numpy as np

# 生成日期范围
date = np.arange('2021-01-01', '2021-01-11', dtype=np.datetime64)

print(date)

代码输出：

['2021-01-01' '2021-01-02' '2021-01-03' '2021-01-04' '2021-01-05'
 '2021-01-06' '2021-01-07' '2021-01-08' '2021-01-09' '2021-01-10']

上述代码中，我们使用了numpy的arange函数，它可以生成一个指定范围的数字序列。执行结果是一个由10个日期字符串组成的numpy数组，每个日期字符串类型为numpy datetime64。

2. 创建随机数据

仅仅绘制一个日期序列图是没有意义的，因为我们通常还需要添加其他的维度信息。我们可以使用numpy的random模块来创建随机的数据，例如下面的代码：

# 随机生成10个数字
data = np.random.randn(10)

print(data)

代码输出：

[ 0.118011   -0.71993798 -0.67770137  0.4045364  -0.32999628 -0.14199788  1.28238274  0.05442936  0.73288063 -0.03830156]

上述代码中，我们使用Numpy的random.randn函数生成了10个标准正态分布的随机数。这些随机数代表了我们想要展示的数据。

3. 绘制时间序列图

使用matplotlib绘制numpy datetime64类型的时间序列图并不需要太多的特殊处理。我们主要需要创建一个matplotlib figure对象，并使用plot函数将日期数组和数据数组作为参数传入即可。下面是一个完整的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建figure对象
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制时间序列图
ax.plot(date, data)

# 标出xlabel和ylabel
ax.set_xlabel('日期')
ax.set_ylabel('数据')

# 显示图
plt.show()

上述代码中，我们使用了matplotlib的subplots函数创建一个figure对象和一个axes对象，然后使用plot函数绘制了时间序列图。对于x轴，我们使用set_xlabel函数设置了标签“日期”，对于y轴，我们使用set_ylabel函数设置了标签“数据”。最后使用show函数将图表展示出来。

4. 改变时间轴标签格式

默认情况下，matplotlib的时间序列图会自动选择日期格式并展示在x轴上。但是有时候我们需要自己改变这个格式，例如只展示日期或者展示带有时间信息的日期。下面是一些常见的时间格式输出方式：

下面是一个示例代码，我们将日期的格式修改为“月份-日期”的形式：

import matplotlib.dates as mdates

# 使用plot_date函数绘制时间序列图
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot_date(date, data, 'r-')

# 修改日期格式
date_formatter = mdates.DateFormatter('%m-%d')
ax.xaxis.set_major_formatter(date_formatter)

# 标出xlabel和ylabel
ax.set_xlabel('日期')
ax.set_ylabel('数据')

plt.show()

上述代码中，我们使用了matplotlib的dates模块中的DateFormatter类来更改日期格式，这里我们将日期的格式修改为了“月份-日期”的形式。我们使用xaxis.set_major_formatter函数来设置日期格式化器。最终，我们使用show函数将图表展示出来。

结论

在本文中，我们介绍了如何使用Matplotlib绘制numpy datetime64类型的时间序列图。我们先创建了一个numpy datetime64数组和一些随机数据，然后使用Matplotlib绘制了时间序列图。最后我们还展示了如何更改默认的时间格式，以适应更多的应用场景。希望这篇文章对你有所帮助！