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Matplotlib:当X轴上有日期时,如何添加交替的背景色?

matplotlib python

vestland · 技术社区 · 6 年前

我最近开始使用 dark chesterish 主题从 dunovank 和我爱多好一个简单的 pandas.DataFrame.plot( )看起来像开箱即用:

# Theme from dunovank, exclude if not installed:
from jupyterthemes import jtplot
jtplot.style()

# snippet from pandas docs:
ts = pd.Series(np.random.randn(1000),index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000)).cumsum()
ax = ts.plot()

输出1:

但我想增加一个交替的背景色(似乎是所有与大新闻机构的愤怒)。岗位 How can I set the background color on specific areas of a pyplot figure? 很好地描述了如何做到这一点。而且很容易 数字x值 :

片段2 :

# imports
import pandas as pd
import numpy as np
from jupyterthemes import jtplot

# Sample data
np.random.seed(123)
rows = 50
dfx = pd.DataFrame(np.random.randint(90,110,size=(rows, 1)), columns=['Variable Y'])
dfy = pd.DataFrame(np.random.randint(25,68,size=(rows, 1)), columns=['Variable X'])
df = pd.concat([dfx,dfy], axis = 1)
jtplot.style()

ax = df.plot()
for i in range(0, 60, 20):       
            ax.axvspan(i, i+10, facecolor='lightgrey', alpha=0.025)

输出2:

但当X轴是时间或日期格式时(至少对我来说)会变得更混乱。这是因为我的两个例子中的轴是从这个

# in:
ax.lines[0].get_data()

# out:
array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
        17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33,
        34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49],
       dtype=int64)

对此(缩写):

# in:
ts.plot().lines[0].get_data()

# out:
.
.
Period('2002-09-15', 'D'), Period('2002-09-16', 'D'),
Period('2002-09-17', 'D'), Period('2002-09-18', 'D'),
Period('2002-09-19', 'D'), Period('2002-09-20', 'D'),
Period('2002-09-21', 'D'), Period('2002-09-22', 'D'),
Period('2002-09-23', 'D'), Period('2002-09-24', 'D'),
Period('2002-09-25', 'D'), Period('2002-09-26', 'D')], dtype=object)

ts.plot().lines[0].get_data() 返回X轴上的数据。但是有没有办法知道Matplotlib在哪 呈现每个“jan”观测的垂直线 所以我可以更容易地找到黑色和灰色背景色交替的合适间隔?

谢谢你的建议!

编辑-还是有主题?

或者有人知道有没有一个主题可以自由使用? 我查过所有的主题 import matplotlib.pyplot as plt; print(plt.style.available) 和 Seaborn 但是没有成功。

编辑2-来自重要的Beingernest的建议解决方案,并激活切斯特里斯主题:

在我看来,这是一个完美的时间序列图设置(可能会删除样条曲线)

2 回复 | 直到 6 年前

ImportanceOfBeingErnest 6 年前

默认情况下,网格线显示在主要刻度的位置。你可以通过 ax.get_xticks() . 问题是,不能保证绘图的边缘与这些记号重合,事实上,它们通常是不同的。因此,为了在轴的范围内具有一致的阴影,第一个阴影应该从绘图的边缘开始,并在第一个网格线结束,然后以下阴影可以在网格线之间进入,直到最后一个,这将再次在最后一个网格线和轴的边缘之间。

另一个问题是,绘图的限制,因此自动生成的网格线可能会在绘图的整个生命周期内发生变化,例如,因为您决定使用不同的限制或缩放或平移绘图。因此,理想情况下,每次轴限制更改时都会重新创建着色。这是以下功能:

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

# time series
ts = pd.Series(np.random.randn(1000),index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000)).cumsum()
# numeric series
#ts = pd.Series(np.random.randn(1000),index=np.linspace(25,800,1000)).cumsum()
ax = ts.plot(x_compat=True)

ax.grid()

class GridShader():
    def __init__(self, ax, first=True, **kwargs):
        self.spans = []
        self.sf = first
        self.ax = ax
        self.kw = kwargs
        self.ax.autoscale(False, axis="x")
        self.cid = self.ax.callbacks.connect('xlim_changed', self.shade)
        self.shade()
    def clear(self):
        for span in self.spans:
            try:
                span.remove()
            except:
                pass
    def shade(self, evt=None):
        self.clear()
        xticks = self.ax.get_xticks()
        xlim = self.ax.get_xlim()
        xticks = xticks[(xticks > xlim[0]) & (xticks < xlim[-1])]
        locs = np.concatenate(([[xlim[0]], xticks, [xlim[-1]]]))

        start = locs[1-int(self.sf)::2]  
        end = locs[2-int(self.sf)::2]

        for s, e in zip(start, end):
            self.spans.append(self.ax.axvspan(s, e, zorder=0, **self.kw))

gs = GridShader(ax, facecolor="lightgrey", first=False, alpha=0.7)

plt.show()

9769953 6 年前

使用带有日期时间值的垂直轴跨度作为x值:

from jupyterthemes import jtplot
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime

jtplot.style()
ts = pd.Series(np.random.randn(1000),index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000)).cumsum()
ax = ts.plot()

# or an appropriate for-loop
ax.axvspan(datetime(1999, 12, 15), datetime(2000, 1, 15), facecolor='red', alpha=0.25)
ax.axvspan(datetime(2000, 12, 15), datetime(2001, 1, 15), facecolor='red', alpha=0.25)