更改Matplotlib 圖表上的日期時間軸格式
使用日期時間索引繪製時間序列時,通常需要格式化x 軸標籤顯示特定級別的詳細信息,例如年月組合。這可以透過使用 matplotlib.dates 模組中的 DateFormatter 類別來實現。
問題:
使用者想要繪製日期時間索引的序列,但圖形顯示精確到秒的時間值,導致標籤混亂。所需的格式是僅顯示年份和月份(例如“2014-01”或“2016 年 3 月”)。
解決方案:
實作所需的格式,請依照以下步驟操作:
- 匯入必要的模組:numpy (np) 、pandas (pd)、matplotlib.pyplot (plt) 和matplotlib.dates (mdates)。
- 使用日期時間索引和隨機值建立一個範例 DataFrame。
- 使用 plt.subplots() 建立圖形和座標軸。
- 透過呼叫 ax.plot(df.index, df 繪製序列.values)。
- 使用 ax.set_xticks(df.index) 指定 x 軸刻度。
- 使用 DateFormatter 指定主要和次要刻度格式化程式。在此範例中, mdates.DateFormatter("%Y-%m") 用於以「YYYY-MM」格式顯示日期。
- 使用_ = plt 旋轉x 軸刻度標籤(可選) .xticks(rotation=90) .
產生的圖表將顯示具有所需日期時間軸格式的系列數據,僅顯示年份和月份值。
以上是如何設定 Matplotlib 圖形的日期時間軸的格式以僅顯示年份和月份?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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金融、科研、医疗和AI等领域中,高效存储和处理数值数据至关重要。1)在金融中,使用内存映射文件和NumPy库可显著提升数据处理速度。2)科研领域,HDF5文件优化数据存储和检索。3)医疗中,数据库优化技术如索引和分区提高数据查询性能。4)AI中,数据分片和分布式训练加速模型训练。通过选择适当的工具和技术,并权衡存储与处理速度之间的trade-off,可以显著提升系统性能和可扩展性。

pythonarraysarecreatedusiseThearrayModule,notbuilt-Inlikelists.1)importThearrayModule.2)指定tefifythetypecode,例如,'i'forineizewithvalues.arreaysofferbettermemoremorefferbettermemoryfforhomogeNogeNogeNogeNogeNogeNogeNATATABUTESFELLESSFRESSIFERSTEMIFICETISTHANANLISTS。

除了shebang線,還有多種方法可以指定Python解釋器:1.直接使用命令行中的python命令;2.使用批處理文件或shell腳本;3.使用構建工具如Make或CMake;4.使用任務運行器如Invoke。每個方法都有其優缺點,選擇適合項目需求的方法很重要。

ForhandlinglargedatasetsinPython,useNumPyarraysforbetterperformance.1)NumPyarraysarememory-efficientandfasterfornumericaloperations.2)Avoidunnecessarytypeconversions.3)Leveragevectorizationforreducedtimecomplexity.4)Managememoryusagewithefficientdata

Inpython,ListSusedynamicMemoryAllocationWithOver-Asalose,而alenumpyArraySallaySallocateFixedMemory.1)listssallocatemoremoremoremorythanneededinentientary上,respizeTized.2)numpyarsallaysallaysallocateAllocateAllocateAlcocateExactMemoryForements,OfferingPrediCtableSageButlessemageButlesseflextlessibility。

Inpython,YouCansspecthedatatAtatatPeyFelemereModeRernSpant.1)Usenpynernrump.1)Usenpynyp.dloatp.dloatp.ploatm64,formor professisconsiscontrolatatypes。


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