极客笔记Matplotlib 如何解决DateFormatter无法显示的问题
最近在使用Matplotlib绘制图表时，遇到了DateFormatter在轴标签上无效的问题，经过调查和实践，发现了一些解决方法。在这篇文章中，我将详细介绍Matplotlib的用法，并解释如何解决DateFormatter无法显示的问题。
阅读更多：Matplotlib 教程
Matplotlib简介
Matplotlib是一款基于Python的绘图库，可以创建各种2D图表和3D图表。它也是Python数据可视化中最常用的库之一。Matplotlib可以快速生成线型图、散点图、误差线图、柱形图、直方图等各种图表，同时也可以处理多图合并、图标注、坐标轴调节等功能。使用Matplotlib可以为数据建模、数据分析、数据科学等领域提供可视化的支持。
常用函数
下面是Matplotlib中常用的函数：
pyplot.plot函数
pyplot.plot函数用于绘制线型图，可以将一组x，y值绘制成一条曲线。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.show()
pyplot.scatter函数
pyplot.scatter函数用于绘制散点图，可以将多个点的坐标绘制成散点。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)
plt.scatter(x, y)
plt.show()
pyplot.bar函数
pyplot.bar函数用于绘制柱状图，可以将不同类别的数据绘制成不同颜色的柱子。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
y = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
plt.bar(x, y)
plt.show()
pyplot.hist函数
pyplot.hist函数用于绘制直方图，可以将数据的分布情况绘制成直方图。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.random.randn(1000)
plt.hist(x, bins=20)
plt.show()
DateFormatter
DateFormatter是一种用于格式化日期和时间的对象。在Matplotlib中，可以使用它来自定义坐标轴标签的日期格式。使用DateFormatter可以将日期格式化成各种形式，如“%Y/%m/%d”、“%b %d,%Y”、“%H:%M:%S”等等。此外，DateFormatter还可以根据需要格式化小时、分钟、秒等时间单位。
但是在实际使用中，有时会遇到DateFormatter在轴标签上无效的问题。这时，需要对DateFormatter进行一些设置来解决这个问题。
DateFormatter无法显示的解决方法
在Matplotlib中，可以通过以下方法解决DateFormatter无法显示的问题：
方法一：使用autoscale_view方法
可以使用axes.autoscale_view()方法将数据范围重新放缩到当前轴范围内，这样可以使得DateFormatter的效果立即显示出来。代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import datetime as dt
x = [dt.datetime(2021, 6, 1), dt.datetime(2021, 6, 2), dt.datetime(2021, 6, 3), dt.datetime(2021, 6, 4), dt.datetime(2021, 6, 5)]
y = [10, 20, 30, 40, 50]
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
date_format = mdates.DateFormatter('%Y/%m/%d')
ax.xaxis.set_major_formatter(date_format)
fig.autofmt_xdate()
ax.autoscale_view()
plt.show()
方法二：使用fig.canvas.draw方法
如果上述方法不起作用，可以尝试使用fig.canvas.draw()方法，该方法可以更新画布的内容并强制更新DateFormatter的设置。代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import datetime as dt
x = [dt.datetime(2021, 6, 1), dt.datetime(2021, 6, 2), dt.datetime(2021, 6, 3), dt.datetime(2021, 6, 4), dt.datetime(2021, 6, 5)]
y = [10, 20, 30, 40, 50]
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
date_format = mdates.DateFormatter('%Y/%m/%d')
ax.xaxis.set_major_formatter(date_format)
fig.autofmt_xdate()
fig.canvas.draw()
plt.show()
方法三：使用fig.subplots_adjust方法
如果上述方法都不起作用，可以尝试使用fig.subplots_adjust()方法，该方法可以调整子图周围的间距，一些间距设置可能与DateFormatter有关。代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import datetime as dt
x = [dt.datetime(2021, 6, 1), dt.datetime(2021, 6, 2), dt.datetime(2021, 6, 3), dt.datetime(2021, 6, 4), dt.datetime(2021, 6, 5)]
y = [10, 20, 30, 40, 50]
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
date_format = mdates.DateFormatter('%Y/%m/%d')
ax.xaxis.set_major_formatter(date_format)
fig.autofmt_xdate()
fig.subplots_adjust(bottom=0.2)
plt.show()
总结
Matplotlib是Python中最常用的数据可视化库之一，在数据建模、数据分析、数据科学等领域中发挥着重要作用。在使用Matplotlib时，我们可能会遇到各种问题，例如DateFormatter在轴标签上无效的问题。通过本文的介绍，我们学习了Matplotlib的常用函数和DateFormatter的用法，并学会了解决DateFormatter无法显示的问题。对于需要进行数据可视化的任务，Matplotlib是一个值得信赖的选择。