在绘制价格与时间的数据时动态减少 matplotlib 中的 xticks 数量

Question

我的 python matplotlib 脚本：

plt.plot(graphdf["Price"],color='red')
plt.xticks(rotation=90)

需要动态减少刻度数的帮助，我的程序不断地抓取数据，并且在绘制它时 x 轴在一段时间后变得混乱，比如在大约 40 个 xtick 标签之后.

（我没有固定数量的数据点，每次我的程序抓取额外数据时它都会不断增长例如：在 9:37 我只有 3 个数据点，在 9:45 我将有 5 个数据点等。我在下图中连续绘制它）

我有一个简单的数据集，其中包含价格与时间（股票市场价格）的关系，如下所示：

我的图表是这样的

Answer 1

选项 1：x 轴 datetime 类型

回答

我想你的数据在一个名为 data.csv 的文件中。如果用pd.read_csv加载，需要注意'Time'列的格式。查看输出：

print(graphdf.info())

如果 'Time' 列的 DType 是 object，pandas 将此列的值标识为 str。在这种情况下，您需要使用以下方法将它们转换为 datetime：

graphdf['Time'] = pd.to_datetime(graphdf['Time'], format = '%H:%M')

最后，您可以设置在 x 轴上看到的标签格式：

ax.xaxis.set_major_formatter(md.DateFormatter('%H:%M'))

检查 以供参考。

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完整代码

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as md

graphdf = pd.read_csv('data.csv')
graphdf['Time'] = pd.to_datetime(graphdf['Time'], format = '%H:%M')

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot(graphdf['Time'],graphdf['Price'],color='red')
plt.xticks(rotation=90)
ax.xaxis.set_major_formatter(md.DateFormatter('%H:%M'))

plt.show()

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情节

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选项 2：x 轴 str 类型

回答

如果您不希望 x 轴作为一般时间 %H:%M 轴，但又想保留原始刻度，则必须将 x 轴保持为 str 类型并且简单地采样原始刻度，然后将它们应用于轴：

xticks = graphdf['Time'][::2]
ax.set_xticks(xticks)

您可以 slice 原始报价与 [::n]，其中 n 是步骤。如果 n = 2 您选择了替代报价；如果 n = 3 你每 3 次选择一个刻度，依此类推。

完整代码

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

graphdf = pd.read_csv('data.csv')

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot(graphdf['Time'],graphdf['Price'],color='red')
plt.xticks(rotation=90)
xticks = graphdf['Time'][::2]
ax.set_xticks(xticks)

plt.show()

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情节