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這篇文章主要介紹了如何在Matplotlib中繪制時間序列數據，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。
將學習如何在Matplotlib中繪制時間序列數據。時間序列數據由包含日期的數據組成。例如繪制在過去幾周內比特幣價格走勢。我們將學習如何以不同方式格式化日期，以便它們更好地與我們的圖形一起使用。讓我們開始吧...
首先來看一個基本的時間序列圖，以及格式化x軸的日期顯示方式：
from datetime import datetime,timedeltafrom matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib import dates as mpl_dates#設置圖表樣式plt.style.use('seaborn')#讀取數據dates_x = [ datetime(2019,7,24), datetime(2019,7,25), datetime(2019,7,26), datetime(2019,7,27), datetime(2019,7,28), datetime(2019,7,29), datetime(2019,7,30)]#縱軸數據y列表y = [0,1,3,5,7,8,9]#繪制時間序列圖表plt.plot_date(dates_x,y,lineStyle='solid')#格式化x軸日期顯示plt.gcf().autofmt_xdate()#指定顯示的格式date_format = mpl_dates.DateFormatter('%m/%d/%Y')plt.gca().xaxis.set_major_formatter(date_format)plt.tight_layout()plt.show()
運行結果：
我們從一個數據文件中data.csv讀取過去一段時間關于比特幣的價格收盤價的數據走勢，內容大致如下：
實現：import pandas as pdfrom datetime import datetime,timedeltafrom matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib import dates as mpl_datesfrom matplotlib import font_managerfrom pandas.plotting import \register_matplotlib_convertersregister_matplotlib_converters()#設置圖表樣式plt.style.use('seaborn')#讀取數據data = pd.read_csv('data.csv')#csv文件中數據中date為str類型#這里做處理方便展示圖表時#能夠按照日期排序顯示data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])data.sort_values('Date', inplace=True)price_date = data['Date']price_close = data['Close']#調用plot_date()#顯示時間序列數據圖表plt.plot_date(price_date, price_close, linestyle='solid')#格式化x軸日期顯示plt.gcf().autofmt_xdate()zh_font = font_manager.\FontProperties(fname='C:\\Windows\\Fonts\\msyh.ttf')plt.title('比特幣價格',fontproperties=zh_font)plt.xlabel('日期',fontproperties=zh_font)plt.ylabel('收盤價',fontproperties=zh_font)plt.tight_layout()plt.show()
運行結果：
感謝你能夠認真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“如何在Matplotlib中繪制時間序列數據”這篇文章對大家有幫助，同時也希望大家多多支持億速云，關注億速云行業資訊頻道，更多相關知識等著你來學習!
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