Matplotlib y 軸值未排序:解決方案
在 matplotlib 中,繪製來自CSV 檔案。為了解決這個問題,確保資料作為數值而不是字串處理是至關重要的。
考慮以下代碼:
<code class="python">I020 = [ line.strip('\n').split(",") for line in open(r'D:\Users\a0476\Anaconda3\TickData\PV5sdata1.csv')][1:] Time = [ datetime.datetime.strptime(line[0],"%H%M%S%f") for line in I020 ] Time1 = [ mdates.date2num(line) for line in Time ] Solar = [ line[1] for line in I020 ] # Convert y-axis data to floats Solar = [float(line[1]) for line in I020] xs = np.array(Time1) ys = np.array(Solar) fig, ax = plt.subplots() # using matplotlib's Object Oriented API ax.set_title('Solar data') ax.set_xlabel('Time') ax.set_ylabel('Solar') ax.plot_date(xs, ys, 'k-') hfmt = mdates.DateFormatter('%H:%M:%S') ax.xaxis.set_major_formatter(hfmt) plt.gcf().autofmt_xdate() plt.show()</code>
透過轉換 y 軸資料(Solar )到浮點數,程式碼正確地將值解釋為數字,從而產生有序的 y 軸。
此外,啟用 x 軸自動格式化 (plt.gcf().autofmt_xdate()) 可以改善情節的佈局和可讀性。這在處理日期/時間資料時特別有用。
以上是為什麼我的 Matplotlib Y 軸值無序以及如何修復它?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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