勾号间距由随后的勾号位置的差异严格确定。Matplotlib通常会自动为您找到好的勾号位置。
导入matplotlib.pyplot as plt
将熊猫作为PD导入
将numpy导入为np
df=pd.dataframe(“时间”:np.arange(“2010-01-01”,“2012-01-01”,dtype=“datetime64[m]”),
“value”:np.random.randint(0,10,size=24)
图,ax=plt.子批次()。
最大绘图(df[“时间”]、df[“值”])
plt.setp(ax.get xtickLabels(),rotation=45,ha=“right”)。
显示()
< /代码>
如果您不喜欢这些,您可以通过一个断续器提供定制的。
导入matplotlib.pyplot as plt
导入matplotlib.dates作为mdates
将熊猫作为PD导入
将numpy导入为np
df=pd.dataframe(“时间”:np.arange(“2010-01-01”,“2012-01-01”,dtype=“datetime64[m]”),
“value”:np.random.randint(0,10,size=24)
图,ax=plt.子批次()。
最大绘图(df[“时间”]、df[“值”])
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.monthlocator((1,7)))
ax.xaxis.set主要格式化程序(mdates.dateformater(“%y-%b”))
plt.setp(ax.get xtickLabels(),rotation=45,ha=“right”)。
显示()
< /代码>
如果您真的希望您的日期是分类的,您可以使用
multiplelocator
。例如,每5个类别打勾,
导入matplotlib.pyplot as plt
将matplotlib.ticker导入为mticker
将熊猫作为PD导入
将numpy导入为np
df=pd.dataframe(“时间”:np.arange(“2010-01-01”,“2012-01-01”,dtype=“datetime64[m]”),
“value”:np.random.randint(0,10,size=24)
df[“时间”]=df[“时间”].dt.strftime('%y-%m')
图,ax=plt.子批次()。
最大绘图(df[“时间”]、df[“值”])
ax.xaxis.set_major_locator(mticker.multiplelocator(5))。
plt.setp(ax.get xtickLabels(),rotation=45,ha=“right”)。
显示()
< /代码>
凯利。
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({"time" : np.arange("2010-01-01", "2012-01-01", dtype="datetime64[M]"),
"value" : np.random.randint(0,10,size=24)})
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(df['time'], df['value'])
plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=45, ha="right")
plt.show()
如果你不喜欢这些,你可以通过自动售票机提供定制的。
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({"time" : np.arange("2010-01-01", "2012-01-01", dtype="datetime64[M]"),
"value" : np.random.randint(0,10,size=24)})
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(df['time'], df['value'])
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator((1,7)))
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%Y-%b"))
plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=45, ha="right")
plt.show()
如果你真的希望你的约会是分类的,你可以用
MultipleLocator
. 例如,每5个类别打勾,
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as mticker
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({"time" : np.arange("2010-01-01", "2012-01-01", dtype="datetime64[M]"),
"value" : np.random.randint(0,10,size=24)})
df["time"] = df["time"].dt.strftime('%Y-%m')
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(df['time'], df['value'])
ax.xaxis.set_major_locator(mticker.MultipleLocator(5))
plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=45, ha="right")
plt.show()
