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MATLAB修改x轴的数值为日期和时间

场景1） 首先创建了一个简单的正弦波形数据集，并假设x轴对应的是日期数字。然后，它将这些日期数字转换为字符串，并将它们设置为x轴的刻度标签。...% 转换为日期字符串 % 创建图表 plot(x, sin(x)); % 示例数据 % 设置x轴的刻度和标签 xticks(x); xticklabels(dateStrings); 场景2）...随机生成一些示例数值 使用 plot 函数来绘制这些数据，并设置 x 轴的数据为日期时间格式： % 绘制图形 plot(dates, values, 'o-') % 设置 x 轴为日期时间格式 xlabel...接下来，使用 plot 函数绘制了这些数据，并通过 xlabel 函数设置了 x 轴的标签。...使用 xtickformat 函数将 x 轴刻度格式设置为 yyyy-MM-dd HH:mm，这样 x 轴上的日期时间就会按照指定的格式显示。

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用matplotlib画以时间日期为x轴的图像

分析 ---- 1.效果展示 主要效果就是，x轴 显示时间单位。 下图展示的就是想要到达的效果。 其实主要是运用了datetime.date这个类型的变量作为x轴坐标的数据输入。 ? 2....源码 将data.txt中的数据读入，用matplotlib中的pyplot画出，x轴为时间。 数据文本 data.txt，除了第一行表头外，每一列都用制表符Tab（\t）隔开。...continue #这行明显不是有效信息 data = line.split('\t') time = data[0] # 使用最新日期的数据...= 0: if time == l_time[-1]:#如果这一行时间与上一行的时间相等，删除上一行数据 print('删除上一行:' + time...，将str类型的数据转换为datetime.date类型的数据，作为x坐标 xs = [datetime.strptime(d, '%Y/%m/%d').date() for d in l_time

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    「AntV」@antvg2plot 特殊 散点图 x轴为category 调整了legend 的marker

    下面代码演示了如何使用 antv/g2plot 创建一个散点图，并对其进行基本的样式和布局配置。...具体来说，代码中的 data 数组定义了散点图的数据系列，每个数据对象包含了分类、值和 y 轴字段三个属性。而 cateMap 对象则定义了每个分类对应的颜色和形状。...在创建 Scatter 实例时，通过传入参数配置了散点图的一些基础属性： padding 控制了散点图绘制区域与画布边缘之间的间隙； xField 和 yField 分别指定了 x 轴和 y 轴所对应的字段...； colorField 和 shapeField 则分别指定了颜色和形状所对应的字段； size 指定了散点的大小； legend 配置了图例样式和位置； xAxis 和 yAxis 分别配置了 x...轴和 y 轴的样式和标题。

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    绘制折线图的几个小技巧

    那么问题来了，读者在使用Python绘制时间维度的折线图时是否遇到过这样的问题：怎么让时间轴表现的不拥挤，又能够友好地呈现呢？就如下图的方式： ?...本期我们就来聊聊Python中关于时间轴的几种处理办法，包括如何控制时间轴呈现的刻度个数、刻度间隔和刻度标签的旋转。...语法介绍 ---- 在Python中绘制折线图，需要使用matplotlib模块中的plot函数实现，该函数的具体语法如下： plt.plot(x, y, linestyle, linewidth, color...利用Python对日期型的轴作处理同样非常简单，只需要添加几行关于轴设置的代码即可： # 导入模块，用于日期刻度的修改 import matplotlib as mplplt.plot(AQI.Date...如上图所示，我们在原有代码的基础上做了两方面的修改，一个是将日期呈现为“月-日”的格式，这样可以缩短刻度标签；另一个是我们控制了x轴刻度标签的个数（如图中呈现了10个刻度值）。

    3.5K30

    python 3.x与python 2.7.x在语法上的区别

    使用noclocal x可以直接指派外围（非全局）变量 （6）去除print语句，加入print()函数实现相同的功能。...（7）改变了顺序操作符的行为，例如xx和y类型不匹配时抛出TypeError而不是返回随即的 bool值  （8）输入函数改变了，删除了raw_input，用input代替：    2.X:guess...在Py3.X 里，a, b, *rest = seq和 *rest, a = seq都是合法的，只要求两点：rest是list 对象和seq是可迭代的。 ...(16) Python引入很多新的特性, python 2.7.x需要继承object类才可以使用, 在python 2.7.x的文档中, 有标注:如: Note xxx() only works for...则需要继承object类才可以使用, 否则无效;在python 3.x中, 则隐式(implicit)继承object类, 即新型式的类(new-style class), 则不需要继承object类

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    用talib实现基于emv的简易量化投资策略

    pos=None): # 日期格式化函数，根据天数索引取出日期值 return '' if x x > len(date_tickers) - 1 else date_tickers...X轴数据(这里用的天数索引) #总投资金额为5000元，买入信号出现时每次买一手。...=False) # 使x轴刻度文本不可见，因为共享，不需要显示 plt.setp(ax3.get_xticklabels(), visible=False) # 使x轴刻度文本不可见，因为共享，不需要显示...ax1.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(format_date)) # 设置自定义x轴格式化日期函数 ax1.xaxis.set_major_locator...(ticker.MultipleLocator(max(int(len(result) / 15), 5))) # 横向最多排15个左右的日期，最少5个，防止日期太拥挤 # # 下面这一段代码，替换了上面注释的这个函数

    1.8K31

    【Python篇】matplotlib超详细教程-由入门到精通（上篇）

    坐标轴 (Axes)：图表中的数据区域，它可以包含多条曲线或数据点。 曲线 (Line)：用来展示数据的线段。 刻度 (Ticks)：坐标轴上显示的数据标记。...# 示例：为图表添加标题和坐标轴标签 plt.plot(x, y) # 添加标题 plt.title("简单的折线图") # 添加坐标轴标签 plt.xlabel("X轴") plt.ylabel(...# 绘制图表 plt.plot(x, y) # 设置坐标轴的范围 plt.xlim(0, 6) # X 轴的范围 plt.ylim(0, 30) # Y 轴的范围 # 设置 X 轴和 Y 轴的刻度...(日期, 产品A, label='产品A', color='blue') plt.plot(日期, 产品B, label='产品B', color='green') # 添加标题和坐标轴标签 plt.title...# 绘制第一个子图 ax[0].plot(日期, 产品A, color='blue') ax[0].set_title('产品A的销售额') # 绘制第二个子图 ax[1].plot(日期, 产品

    1.4K10

    美化Matplotlib的3个小技巧

    在本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧: 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例，但这些技巧也可以应用于其他类型的图。...只显示了数据集的前100行。 减少刻度数 如果在轴上绘制的数据点数量很多，刻度看起来非常的紧凑，甚至可能重叠。...在处理时间序列数据时，x轴通常包含占用大量空间的日期，所以可以减少轴上的刻度数来提高显示效果。 让我们先做一个不限制x轴刻度数的例子。...我们可以清楚的观察到价格与销售量之间的反比关系。 共享x轴的子图坐标对齐 我们可以在一个Figure对象上创建多个子图。Matplotlib允许使用subplot函数创建子图格。...轴坐标（日期）都已经对齐了，这对于分析时间序列时非常有用的，例如想对比2个产品或者2个不同的门店在同一时期的销售情况，通过对齐日期可以给出非常好的直观判断。

    1.7K20

    美化Matplotlib的3个小技巧

    在本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧： 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例，但这些技巧也可以应用于其他类型的图。...只显示了数据集的前100行。 减少刻度数 如果在轴上绘制的数据点数量很多，刻度看起来非常的紧凑，甚至可能重叠。...在处理时间序列数据时，x轴通常包含占用大量空间的日期，所以可以减少轴上的刻度数来提高显示效果。 让我们先做一个不限制x轴刻度数的例子。  ...我们可以清楚的观察到价格与销售量之间的反比关系。 共享x轴的子图坐标对齐 我们可以在一个Figure对象上创建多个子图。Matplotlib允许使用subplot函数创建子图格。...轴坐标（日期）都已经对齐了，这对于分析时间序列时非常有用的，例如想对比2个产品或者2个不同的门店在同一时期的销售情况，通过对齐日期可以给出非常好的直观判断。

    2.2K50

    美化Matplotlib的3个小技巧

    在本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧： 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例，但这些技巧也可以应用于其他类型的图。...只显示了数据集的前100行。 减少刻度数 如果在轴上绘制的数据点数量很多，刻度看起来非常的紧凑，甚至可能重叠。...在处理时间序列数据时，x轴通常包含占用大量空间的日期，所以可以减少轴上的刻度数来提高显示效果。 让我们先做一个不限制x轴刻度数的例子。  ...我们可以清楚的观察到价格与销售量之间的反比关系。 共享x轴的子图坐标对齐 我们可以在一个Figure对象上创建多个子图。Matplotlib允许使用subplot函数创建子图格。...轴坐标（日期）都已经对齐了，这对于分析时间序列时非常有用的，例如想对比2个产品或者2个不同的门店在同一时期的销售情况，通过对齐日期可以给出非常好的直观判断。

    1.3K20

    Talib学习笔记（四）- 波动率指标学习

    pos=None): # 日期格式化函数，根据天数索引取出日期值 return '' if x x > len(date_tickers) - 1 else date_tickers...X轴数据(这里用的天数索引) adReal=talib.AD(result['high'],result['low'],result['close'],result['volume']) adoscReal...=False) # 使x轴刻度文本不可见，因为共享，不需要显示 plt.setp(ax3.get_xticklabels(), visible=False) # 使x轴刻度文本不可见，因为共享，不需要显示...ax1.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(format_date)) # 设置自定义x轴格式化日期函数 ax1.xaxis.set_major_locator...(ticker.MultipleLocator(max(int(len(result) / 15), 5))) # 横向最多排15个左右的日期，最少5个，防止日期太拥挤 # # 下面这一段代码，替换了上面注释的这个函数

    4.3K31

    Matplotlib绘图遇到时间刻度就犯难？现在，一次性告诉你四种方法

    (直接翻译，感觉用的不多)。 AutoMinorLocator 轴为线性且主刻度线等距分布时，副刻度线定位器。将主要刻度间隔细分为指定数量的次要间隔，根据主要间隔默认为4或5。...),dpi=200) ax.plot(x,sales,lw=2,color='#24C8B0',marker='o',ms=6, mec='#FD6174',mew=1.5, mfc='w') #设置时间刻度轴旋转角度...：使用ax.tick_params # ax.tick_params(axis='x',direction='in',labelrotation=40,labelsize=8,pad=5) #选择x轴...),dpi=200) ax.plot(x,sales,lw=2,color='#24C8B0',marker='o',ms=6, mec='#FD6174',mew=1.5, mfc='w') #设置...matplotlib_time_ticks_set02.png",width=8,height=5,dpi=900,bbox_inches='tight') plt.show() 可以看出(如下图红色圆圈所示)，这种方法可以完美解决时间刻度拥挤的现象

    2.5K30

    Matpotlib绘图遇到时间刻度就犯难？现在，一次性告诉你四种方法

    (直接翻译，感觉用的不多)。 AutoMinorLocator 轴为线性且主刻度线等距分布时，副刻度线定位器。将主要刻度间隔细分为指定数量的次要间隔，根据主要间隔默认为4或5。...),dpi=200) ax.plot(x,sales,lw=2,color='#24C8B0',marker='o',ms=6, mec='#FD6174',mew=1.5, mfc='w') #设置时间刻度轴旋转角度...：使用ax.tick_params # ax.tick_params(axis='x',direction='in',labelrotation=40,labelsize=8,pad=5) #选择x轴...),dpi=200) ax.plot(x,sales,lw=2,color='#24C8B0',marker='o',ms=6, mec='#FD6174',mew=1.5, mfc='w') #设置...matplotlib_time_ticks_set02.png",width=8,height=5,dpi=900,bbox_inches='tight') plt.show() 可以看出(如下图红色圆圈所示)，这种方法可以完美解决时间刻度拥挤的现象

    2.9K41

    解决利用plt.plot绘图时，横坐标出现浮点小数而不是整数的情况(坐标轴刻度)

    pythonCopy codeimport matplotlib.pyplot as pltimport datetime# 模拟数据，x轴为日期，y轴为用户访问量dates = [datetime.date...matplotlib可以识别的格式x = range(len(dates))plt.plot(x, visits)# 设置横坐标的刻度为日期plt.xticks(x, dates)plt.xlabel(...接着，我们使用plt.xticks函数将横坐标的刻度设置为日期，这样就能保证横坐标显示的是整数而不是浮点数。最后，我们添加了x轴标签、y轴标签和标题，通过plt.show()显示图表。...在Python中，plt.plot是matplotlib库中一个常用的函数，用于绘制折线图。折线图是一种常见的数据可视化方式，通过连接数据点形成折线来展示数据的趋势和变化。...运行代码后，我们可以看到一个简单的折线图，横坐标为1到5，纵坐标为对应的数据点。图表还包含了坐标轴标签、标题和图例。plt.plot是Python中matplotlib库中用于绘制折线图的函数。

    1.5K30

    R语言ggplot画图(autocad命令输入方式有几种)

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 提到R语言，总会想到它强大的绘图包ggplot2，甚至于其他语言中也有它的痕迹(例如，python中的matplotlib模块就有ggplot样式)。...aes函数(全称aesthetics，指用视觉的方式呈递信息)中则是指定每个变量所扮演的角色。绘制的变量以height身高作为x轴，geom_hist()则是指定绘制的图形类型为直方图。...对y轴标题进行调整 #axis.title: 对整体坐标轴标题统一调整 #vjust的设置是为了将x轴标题离绘图区远一点 windowsFonts(myFont = windowsFont("宋体"))...II.坐标轴标签样式调整 #axis.text.x对x轴标签调整 #axis.text.y对y轴标签调整 #axis.text 统一对坐标轴标签调整 #angle旋转的角度 windowsFonts(myFont..."日期",y="确诊人数",title="2020/1/30-2020/2/2日确诊人数(安徽、重庆)")+ theme(plot.title = element_text(family

    3K10

    COVID-19数据分析实战：统计分析及可视化

    我们转换3个透视表，然后对于每个透视表取最后一行，也就是最新的日期。最后我们将3个透视表的最新日期的数据都统一到一个数据中。...每个国家对应三根柱子，x坐标略显拥挤。 ? 改进柱状图 很容易我们就想到使用stack类型的柱状图。...采用一个有用的包labellines，可以解决这个问题。调用函数labelLines即可，其中参数xvals 用于设置标签放置位置的起止位置。对于x轴为时间轴的数据，需要输入datetime格式。...压缩X轴 很多国家都是后来才加入到抗病毒的战争中，我们可以考虑将x轴变成“加入战斗”的时间。定义加入战斗可以从确诊数为0开始。...比如： stack类型的柱状图，颜色，数据选取 lineplot x轴起始位置的选取 y轴的缩放 inline（线内）标签 尾端marker 所有的努力就是为了让画面更清晰的反映更多的信息。

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