如何使用 Matplotlib 在可读图形中格式化数千个与日期相关的数据点？

Question

我有两个对应的列表，一个是日期，另一个是相应的价格。列表有 30,000 个数据点。

x = [datetime.date(1997, 8, 8), datetime.date(2021, 8, 17), datetime.date(2019, 8, 7), ... ]

y = [0.49, 1.99, 0.0, ...]

我正在使用此代码生成下图：

plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y/%m/%d'))
plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator(interval=5))
plt.scatter(x,y)
plt.gcf().autofmt_xdate()
plt.show()

我应该使用上面的代码以可读的格式分隔日期，但它似乎不起作用。我也不确定是否可以使图表更具可读性，或者这是否是具有如此多数据点的散点图的本质（不确定还有什么用）。

日期从 1997 年到 2022 年，价格从 0.0（免费）到 300。

此外，我收到此错误，即使在显示图表时也会不断弹出，但我不知道它在做什么：

Locator attempting to generate 1995 ticks ([9591.0, ..., 19561.0]), which exceeds Locator.MAXTICKS (1000).

Answer 1

如果你想让你的图表更具可读性，你需要将 DayLocator 对象的间隔增加到至少 6000。此外，你可以使用 [=12= 更改散点的大小] scatter 函数的参数：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from datetime import datetime
import matplotlib.dates as mdates

x = pd.date_range(datetime.today(), periods=30000).tolist()
y = list(range(30000))

plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator(interval=6000))
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%d-%m-%Y'))
plt.gcf().autofmt_xdate()
plt.scatter(x, y, s=0.1)

输出：

如何使用 Matplotlib 在可读图形中格式化数千个与日期相关的数据点？

How can I format multiple thousands of date-dependant data points in a readable graph with Matplotlib?

python

date

matplotlib

plot

scatter