修复常见的日期困扰

Matplotlib允许您原生地绘制python日期时间实例，并且在大多数情况下可以很好地选择刻度位置和字符串格式。 有一些事情没有得到如此优雅的处理，这里有一些技巧可以帮助你解决它们。我们将在numpy记录数组中加载一些包含datetime.date对象的样本日期数据：

  1. In [63]: datafile = cbook.get_sample_data('goog.npz')
  3. In [64]: r = np.load(datafile)['price_data'].view(np.recarray)
  5. In [65]: r.dtype
  6. Out[65]: dtype([('date', '<M8[D]'), ('', '|V4'), ('open', '<f8'),
  7.                 ('high', '<f8'), ('low', '<f8'), ('close', '<f8'),
  8.                 ('volume', '<i8'),  ('adj_close', '<f8')])
  10. In [66]: r.date
  11. Out[66]:
  12. array(['2004-08-19', '2004-08-20', '2004-08-23', ..., '2008-10-10',
  13.        '2008-10-13', '2008-10-14'], dtype='datetime64[D]')

字段日期的NumPy记录数组的dtype是datetime64[D]，这意味着它是’day’单位的64位np.datetime64。 虽然这种格式更便于携带，但Matplotlib无法原生地绘制此格式。 我们可以通过将日期更改为datetime.date实例来绘制此数据，这可以通过转换为对象数组来实现：

  1. In [67]: r.date.astype('O')
  2. array([datetime.date(2004, 8, 19), datetime.date(2004, 8, 20),
  3.        datetime.date(2004, 8, 23), ..., datetime.date(2008, 10, 10),
  4.        datetime.date(2008, 10, 13), datetime.date(2008, 10, 14)],
  5.       dtype=object)

此转换后的数组的dtype现在是对象，而是填充了datetime.date实例。

如果您绘制数据，

  1. In [67]: plot(r.date.astype('O'), r.close)
  2. Out[67]: [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x92a6b6c>]

你会看到x刻度标签都被压扁了。

  1. import matplotlib.cbook as cbook
  2. import matplotlib.dates as mdates
  3. import numpy as np
  4. import matplotlib.pyplot as plt
  6. with cbook.get_sample_data('goog.npz') as datafile:
  7.     r = np.load(datafile)['price_data'].view(np.recarray)
  9. # Matplotlib prefers datetime instead of np.datetime64.
  10. date = r.date.astype('O')
  11. fig, ax = plt.subplots()
  12. ax.plot(date, r.close)
  13. ax.set_title('Default date handling can cause overlapping labels')

修复常见的日期困扰示例

另一个烦恼是，如果您将鼠标悬停在窗口上并在x和y坐标处查看matplotlib工具栏（交互式导航）的右下角，您会看到x位置的格式与刻度标签的格式相同， 例如，“2004年12月”。

我们想要的是工具栏中的位置具有更高的精确度，例如，为我们提供鼠标悬停的确切日期。 为了解决第一个问题，我们可以使用matplotlib.figure.Figure.autofmt_xdate() 来修复第二个问题，我们可以使用ax.fmt_xdata属性，该属性可以设置为任何带标量并返回字符串的函数。 matplotlib内置了许多日期格式化程序，因此我们将使用其中之一。

  1. fig, ax = plt.subplots()
  2. ax.plot(date, r.close)
  4. # rotate and align the tick labels so they look better
  5. fig.autofmt_xdate()
  7. # use a more precise date string for the x axis locations in the
  8. # toolbar
  9. ax.fmt_xdata = mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d')
  10. ax.set_title('fig.autofmt_xdate fixes the labels')

修复常见的日期困扰2

现在，当您将鼠标悬停在绘制的数据上时，您将在工具栏中看到日期格式字符串，如2004-12-01。

  1. plt.show()

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