Matplotlib 创建时间序列螺旋图

Matplotlib是Python中常用的可视化库。在时间序列数据的可视化方面，Matplotlib可以绘制出各种可视化效果，如折线图、散点图和柱状图等。本文主要介绍如何利用Matplotlib绘制时间序列的螺旋图。

阅读更多：Matplotlib 教程

时间序列螺旋图简介

时间序列螺旋图是一种使用极坐标系绘制，表现时间序列中每个时间节点对应的数据信息的可视化图形。通常情况下，时间轴沿着极度（r=0）进行刻度定位，而数据信息则沿着极角（θ）进行刻度定位。

螺旋图通常被用于表现具有周期性的时间序列数据信息，例如一年中的四季变化，月份之间的变化等。由于其独特的色彩、形状和极坐标系的特殊表现方式，螺旋图在展现数据的周期性、趋势性等方面有突出的优势。

创建时间序列螺旋图的步骤

在Matplotlib中绘制时间序列螺旋图的基本流程如下：

导入Matplotlib库及其他需要使用的库
构建数据集
创建画布和坐标轴
绘制螺旋图

下面将逐步介绍每一步的详细实现。

导入Matplotlib库及其他需要使用的库

在开始绘制图形之前，应该先导入相关的库，包括Matplotlib、NumPy和Pandas等。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

构建数据集

构建数据集是绘制图形的基础。在本例中，我们使用Pandas生成一个数据集。

date_rng = pd.date_range(start='1/1/2021', end='12/31/2021', freq='D')
data = pd.DataFrame(date_rng, columns=['date'])
data['value'] = np.random.randint(0, 100, size=(len(date_rng)))

在上述代码中，我们使用了Pandas中的date_range函数生成了从2021年1月1日到2021年12月31日的日期范围，将其构造为数据集的时间列（column），同时生成一个随机值的数据列。数据列表示了在相应时间点的随机数据信息。

创建画布和坐标轴

创建画布和坐标轴是绘制图形的基本步骤之一。在本例中，我们需要先创建一个极坐标系去绘制螺旋图。

fig = plt.figure(figsize=(10,10))
ax = fig.add_subplot(111, projection='polar')

绘制螺旋图

绘制螺旋图是本例中的核心。我们需要用到Matplotlib中的plot函数，将时间轴对应到极坐标轴的极度（r）上，将数据信息对应到极角上（θ），从而绘制连续的螺旋线。

实现方法如下：

theta = np.arange(0, 2 * np.pi, 0.01)
r = np.linspace(0, 1, len(data))
ax.plot(theta, r, color='grey', alpha=0.5)

for i in range(len(data)):
  ax.plot(2 * np.pi / 365 * i, data.loc[i, 'value'] / 100, 'o', color='blue', alpha=0.5)

在上述代码中，我们生成了极角上的变化范围（theta），并根据数据集的长度（len(data)）生成了对应的极度范围（r）。然后，我们利用plot函数绘制了一条灰色的连续螺旋线。接着，我们通过循环遍历data数据集，将每个时间点的数据对应到极角上，绘制出一颗颗蓝色（color=’blue’）的圆点表示数据信息。

完整代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

date_rng = pd.date_range(start='1/1/2021', end='12/31/2021', freq='D')
data = pd.DataFrame(date_rng, columns=['date'])
data['value'] = np.random.randint(0, 100, size=(len(date_rng)))

fig = plt.figure(figsize=(10,10))
ax = fig.add_subplot(111, projection='polar')

theta = np.arange(0, 2 * np.pi, 0.01)
r = np.linspace(0, 1, len(data))
ax.plot(theta, r, color='grey', alpha=0.5)

for i in range(len(data)):
  ax.plot(2 * np.pi / 365 * i, data.loc[i, 'value'] / 100, 'o', color='blue', alpha=0.5)

plt.show()