我不知道这是否是您需要的,但我想我可以使用Matplotlib库。
from matplotlib import pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.dates as mdates
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_zlabel('Time')
ax.plot(df2['lon'].values, df2['lat'].values, mdates.date2num(df2['dtime'].tolist()),label=str(1))
ax.zaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
ax.legend()
plt.show()
解释:
的作用
label
是为了识别当前数据属于哪个类别,我以ID为例。
mdates.date2num
与一起使用
set_major_formatter
.
如果我们使用以下代码
ax.plot(df2['lon'].values, df2['lat'].values, df2['dtime'].values,label=str(1))
因此,图形时间轴显示为大整数
如果我们只使用
set\u major\u格式化程序
修改时间显示格式以获取错误的
OverflowError: Python int too large to convert to C long
日期。date2num日期
将时间转换为较小的数字,因此我们需要使用
日期。date2num日期
和
set\u major\u格式化程序
