更改xticks matplotlib

Question

我有一个散点图，上面有x-axis的时间

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import ticker

d = ({
    'A' : ['08:00:00','08:10:00','08:12:00','08:26:00','08:29:00','08:31:00','10:10:00','10:25:00','10:29:00','10:31:00'],
    'B' : ['1','1','1','2','2','2','7','7','7','7'],     
    'C' : ['X','Y','Z','X','Y','Z','A','X','Y','Z'],
    })

df = pd.DataFrame(data=d)

fig,ax = plt.subplots()

x = df['A']
y = df['B']

x_numbers = (pd.to_timedelta(df['A']).dt.total_seconds())

plt.scatter(x_numbers, y)
plt.show()

产出1：

​

我想用总秒来交换实际的时间戳，所以我包括：

plt.xticks(x_numbers, x)

这导致x-滴答相互重叠。

如果我用：

plt.locator_params(axis='x', nbins=10) 

结果与上述相同。如果我把nbins改为更小的东西，滴答就不会重叠，但它们不会对齐它们各自的散点点。与散点点一样，不要用正确的时间戳对齐。

如果我用：

M = 10
xticks = ticker.MaxNLocator(M)
ax.xaxis.set_major_locator(xticks) 

ticks不重叠，但不对齐它们各自的散点点。

是否可以选择使用的x-ticks数量，但仍与相应的数据点对齐。

例如，用于下面的figure。我能不能只使用n号码的ticks而不是所有的？

产出2：

​

​

Answer 1

让我们使用一些xticklabel操作：

d = ({
    'A' : ['08:00:00','08:10:00','08:12:00','08:26:00','08:29:00','08:31:00','10:10:00','10:25:00','10:29:00','10:31:00'],
    'B' : ['1','1','1','2','2','2','7','7','7','7'],     
    'C' : ['X','Y','Z','X','Y','Z','A','X','Y','Z'],
    })

df = pd.DataFrame(data=d)

fig,ax = plt.subplots()

x = df['A']
y = df['B']

x_numbers = (pd.to_timedelta(df['A']).dt.total_seconds())

plt.scatter(x_numbers, y)
loc, labels = plt.xticks()
newlabels = [str(pd.Timedelta(str(i)+ ' seconds')).split()[2] for i in loc]
plt.xticks(loc, newlabels)
plt.show()

输出：

​

Answer 2

首先，时间间隔不一致。其次，这是一个高频系列.

在一般情况下，不需要匹配每个条目对应的xticks。而且，在这些场景中，您可以利用类似于plt.plot_date(x, y)的东西--包括滴答locators和formatters like、DayLocator()和DateFormatter('%Y-%m-%d')。

尽管在这个非常特殊的情况下，数据处于极小的水平，而且很少点是非常接近的，但黑客可能会尝试使用您为x轴，x_numbers使用的数字系列。为了扩大两点之间的差距，我尝试了cumsum()并在一定程度上消除了重叠，给了xticks一些rotation。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,6))

x = df['A']
y = df['B']

x_numbers = (pd.to_timedelta(df['A']).dt.total_seconds()).cumsum()

plt.scatter(x_numbers, y)
plt.xticks(x_numbers, x, rotation=50)
plt.show()

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