Wie kann man zeitbasierte Daten mithilfe von Matplotlib effektiv grafisch darstellen?

Zeitbasierte Daten in Matplotlib grafisch darstellen

Wenn Sie mit Datensätzen arbeiten, bei denen die Zeit eine wichtige Variable ist, können Sie diese auf der x-Achse darstellen liefern wertvolle Erkenntnisse. Matplotlib, eine beliebte Python-Bibliothek zur Datenvisualisierung, bietet praktische Möglichkeiten zum Umgang mit zeitbasierten Daten.

Konvertieren von Zeitstempeln in Python-Datetime-Objekte

Zunächst, wenn Ihr Zeitstempel Da die Daten noch nicht im Python-Datums-/Uhrzeitformat vorliegen, müssen Sie sie konvertieren. Verwenden Sie die Funktion datetime.strptime(), um die Zeitstempel zu analysieren und Datetime-Objekte zu erstellen:

from datetime import datetime

timestamp_list = ["12:00:00.000000", "14:00:00.000000", "16:00:00.000000"]
datetime_list = [datetime.strptime(timestamp, "%H:%M:%S.%f") for timestamp in timestamp_list]

Datetime-Objekte in das Matplotlib-Format konvertieren

Sobald Sie Python-Datetime-Objekte haben, wird die Die Funktion matplotlib.dates.date2num() konvertiert sie in ein Format, das zum Plotten auf der x-Achse geeignet ist:

import matplotlib.dates

dates = matplotlib.dates.date2num(datetime_list)

Plotten mit plot_date

Zur Visualisierung zeitbasierter Daten stellt Matplotlib das plot_date() zur Verfügung Funktion:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot_date(dates, y_values)
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Value')
plt.show()

Dadurch wird ein Liniendiagramm mit der Zeit auf der x-Achse und den entsprechenden Werten auf der y-Achse erstellt.

Hinweis: Zur Verbesserung Aus Gründen der Übersichtlichkeit wird empfohlen, Beschriftungen für die x- und y-Achse festzulegen. Verwenden Sie zu diesem Zweck plt.xlabel() und plt.ylabel().

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