Python: 带有多个可选参数的图形函数

Question

对于我的研究，我希望能够快速生成特定类型的多个图表，但数据略有不同（例如，不同的日期或不同的传感器）。我正在尝试编写一个函数，该函数使用一些强制参数和最多 20 个可选参数来生成图形。我希望此功能能够：1) 当我只给它一个传感器以及给它 10 个传感器时能够生成一个漂亮的图表。 2) 只显示开始时间和结束时间之间的所需时间
到目前为止我的代码是：

import numpy as np
import pvlib as pvl
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates

def temp1_multiple_days(startdatetime, enddatetime, index, temp1, label1, windowtitle = 'Temperatures over time'):
    d = {'index':index, 'temp1': temp1}
    frame = pd.DataFrame(data = d)
    frame.set_index([index], inplace = True)
    frame = frame[startdatetime:enddatetime]  #slicing right dates out of large dataset
    fig, ax1 = plt.subplots()
    fig.canvas.set_window_title(windowtitle) 
    ax1.plot(frame.index, frame.temp1, label = label1)
    ax1.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%d-%b-'%y"))
    ax1.xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator())
    ax1.set_xlim(startdatetime, enddatetime)
    ax1.set_ylabel('Temperature (°C)')
    ax1.legend(loc=1)
    fig.tight_layout
    fig.autofmt_xdate()
    plt.grid(True)
    plt.show

如果我给它 1 个传感器，它会产生预期的结果。对于更多传感器，我创建了一个新函数。所以现在我已经定义了 10 个函数，这是第 10 个：

def temp10_multiple_days(startdatetime, enddatetime, index, temp1, label1, temp2, label2, temp3, label3, temp4, label4, temp5, label5, temp6, label6, temp7, label7, temp8, label8, temp9, label9, temp10, label10, windowtitle = 'Temperatures over time'):
    d = {'index':index, 'temp1': temp1, 'temp2': temp2, 'temp3': temp3, 'temp4': temp4, 'temp5': temp5, 'temp6': temp6, 'temp7': temp7, 'temp8': temp8, 'temp9': temp9, 'temp10': temp10}
    frame = pd.DataFrame(data = d)
    frame.set_index([index], inplace = True)
    frame = frame[startdatetime:enddatetime]    #slicing right dates out of large dataset
    fig, ax1 = plt.subplots()
    fig.canvas.set_window_title(windowtitle) 
    ax1.plot(frame.index, frame.temp1, label = label1)
    ax1.plot(frame.index, frame.temp2, label = label2)
    ax1.plot(frame.index, frame.temp3, label = label3)
    ax1.plot(frame.index, frame.temp4, label = label4)
    ax1.plot(frame.index, frame.temp5, label = label5)
    ax1.plot(frame.index, frame.temp6, label = label6)
    ax1.plot(frame.index, frame.temp7, label = label7)
    ax1.plot(frame.index, frame.temp8, label = label8)
    ax1.plot(frame.index, frame.temp9, label = label9)
    ax1.plot(frame.index, frame.temp10, label = label10)
    ax1.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%d-%b-'%y"))
    ax1.xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator())
    ax1.set_xlim(startdatetime, enddatetime)
    ax1.set_ylabel('Temperature (°C)')
    ax1.legend(loc=1)
    fig.tight_layout
    fig.autofmt_xdate()
    plt.grid(True)
    plt.show

现在我的问题是：如何将它变成一个可以接受 20 个或更多可选参数的函数？

Answer 1

可能最简单的方法是只传递 temp-label 对的列表。

def temp10_multiple_days(startdatetime, enddatetime, index, temp_label_pairs,
                         windowtitle = 'Temperatures over time'):

    for (temp, label) in temp_label_pairs:
        ax.plot(frame.index, temp, label)

Answer 2

您可以使用 *args 参数（您可以将其称为 *temps 或其他名称 - * 是重要部分）。带有 * 的参数接受任意数量的位置参数，您可以将它们作为列表循环。由于每个参数还需要一个标签，因此您可以期望每个参数都是一个元组 (value, "label").

例如，在您的函数中，不必为每个可能的参数数量定义一个函数：

def multiple_days(startdatetime, enddatetime, index, *temps, windowtitle = "Temperatures over time'):
    # ...
    for temp in temps:
        ax1.plot(frame.index, frame.temp[0], label = temp[1])
    # ...

或者如果您想通过明确指定给定临时变量的位置来调用该函数，您当然可以对接受元组列表的关键字参数 **temps 执行相同的操作。

Answer 3

我找到了 slicing/truncate 问题的答案。我将整个数据框（包含所有传感器）输入到函数中。然后将整个帧在本地切片。然后将带有传感器的列作为字符串检索。

def temp_multiple_days(df, startdatetime, enddatetime, *temps, windowtitle = 'Temperatures over time'):
df = df.truncate(startdatetime, enddatetime)
fig, ax1 = plt.subplots()
fig.canvas.set_window_title(windowtitle) 
for (temp, label) in temps:
    ax1.plot(df.index, df[temp], label = label)
ax1.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%d-%b-'%y"))
ax1.xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator())
ax1.set_xlim(startdatetime, enddatetime)
ax1.set_ylabel('Temperature (°C)')
ax1.legend(loc=1)
fig.tight_layout
fig.autofmt_xdate()
plt.grid(True)
plt.show     
# i then call to the function in this way:
temp_multiple_days(df, '2018-04-21 00:00:00', '2018-04-27 23:59:59', ('name of sensor 1', 'graph label 1'), ('name of sensor 2', 'graph label 2'), windowtitle= 'A nice title')

感谢您的帮助！

Python: 带有多个可选参数的图形函数

Python: Graph function that takes multiple optional arguments

python

matplotlib

optional-arguments

python-3.x