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MATLAB修改x轴的数值为日期和时间

后台有一个读者留言matlab修改x轴的数值为日期和时间，故分享一下这个内容 这个问题的关键是需要首先把时间转为matlab对应的datetime格式，然后再用xtickformat方法修改坐标轴数据。...场景1） 首先创建了一个简单的正弦波形数据集，并假设x轴对应的是日期数字。然后，它将这些日期数字转换为字符串，并将它们设置为x轴的刻度标签。...随机生成一些示例数值 使用 plot 函数来绘制这些数据，并设置 x 轴的数据为日期时间格式： % 绘制图形 plot(dates, values, 'o-') % 设置 x 轴为日期时间格式 xlabel...使用 xtickformat 函数将 x 轴刻度格式设置为 yyyy-MM-dd HH:mm，这样 x 轴上的日期时间就会按照指定的格式显示。...读者可以根据实际的日期时间数据和需求来调整代码中的日期时间数组和其他参数。 场景3） 更改带持续时间的 x 轴刻度值。创建 x 轴为持续时间值的图。然后更改刻度线所在的持续时间值。

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用matplotlib画以时间日期为x轴的图像

分析 ---- 1.效果展示 主要效果就是，x轴 显示时间单位。 下图展示的就是想要到达的效果。 其实主要是运用了datetime.date这个类型的变量作为x轴坐标的数据输入。 ? 2....源码 将data.txt中的数据读入，用matplotlib中的pyplot画出，x轴为时间。 数据文本 data.txt，除了第一行表头外，每一列都用制表符Tab（\t）隔开。...continue #这行明显不是有效信息 data = line.split('\t') time = data[0] # 使用最新日期的数据...，将str类型的数据转换为datetime.date类型的数据，作为x坐标 xs = [datetime.strptime(d, '%Y/%m/%d').date() for d in l_time...datetime.strptime(str, '%Y/%m/%d').date() 在shell里的运行情况： In [5]: var = datetime.strptime('2018/3/15',

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「AntV」@antvg2plot 特殊 散点图 x轴为category 调整了legend 的marker

下面代码演示了如何使用 antv/g2plot 创建一个散点图，并对其进行基本的样式和布局配置。...具体来说，代码中的 data 数组定义了散点图的数据系列，每个数据对象包含了分类、值和 y 轴字段三个属性。而 cateMap 对象则定义了每个分类对应的颜色和形状。...在创建 Scatter 实例时，通过传入参数配置了散点图的一些基础属性： padding 控制了散点图绘制区域与画布边缘之间的间隙； xField 和 yField 分别指定了 x 轴和 y 轴所对应的字段...； colorField 和 shapeField 则分别指定了颜色和形状所对应的字段； size 指定了散点的大小； legend 配置了图例样式和位置； xAxis 和 yAxis 分别配置了 x...轴和 y 轴的样式和标题。

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Matlab-绘制日期和持续时间图

１、绘制日期线图 以 x 轴为日期时间值来创建线图。然后，更改刻度标签的格式以及 x 坐标轴范围。创建 t 作为日期序列，创建 y 作为随机数据。使用 plot 函数绘制向量图。...然后，更改刻度标签的格式以及 x 坐标轴范围。 创建 t 作为 0 到 3 分钟之间的七个线性分隔的持续时间值。创建 y 作为随机数据向量。绘制数据图。...xtickformat('mm:ss') 再次查看 x 坐标轴范围。由于持续时间刻度标签现在是用多个单位表示的，因此这些范围按 24 小时一天的单位进行存储。...xl = xlim xl = 1x2 duration -00:04 03:04 用日期和持续时间绘制散点图 使用 scatter 或 scatter3 函数以日期时间或持续时间值为输入值创建散点图...例如，创建 x 轴为日期值的散点图。

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带实际执行进度的甘特图

今天要跟大家分享的图标是带实际执行进度的甘特图！ ▽▼▽ 由于本图所用到的技巧和思路特别复杂，过程相对繁琐，所以本案例的介绍会省略掉很多细节性的步骤，否则图文会很冗长，如果感兴趣，可以后台留言交流。...首先插入一个带直线点的散点图（不用选区任何数据）。 ?...分别添加两个序列的误差线（注意误差线只保留X轴误差线，删除Y轴误差线）。 ? 将两个序列的X轴误差线类型设置为：正误差线、不带端点，范围为自定义。 范围： 其中负值都为零，整治按照以下标准设定。...继续在误差线设置菜单里将计划完成序列线条填充颜色为浅灰15磅值，实际序列填充为水绿11磅值。 ? ? 然后反转垂直轴的数据序列，并将两个数据序列的直线填充无色隐藏。 ?...修改水平坐标轴的取值范围。 ? ? 当然如果你想要图表展示的信息更加清新，也可以在图表中加入当日信息（稍复杂，需要添加辅助列，在这里不再详细讲述，只给出效果）。 ?

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11.散点图&折线图&饼图1.散点图2.折线图饼图

用于探索数值型变量数据之间关系，传递变量间关系类型的信息，反映变量间关系的明确程度，与相关分析、回归分析结合使用。 散点图绘图函数 plot(x, y, '....', color=(r, g, b)) x, y, ：X轴和Y轴的序列 '.'...=mainColor ) #'v' 下三角标记的散点图 plt.plot(data['购买日期'], data['购买用户数'], 'v') #'^' 上三角标记的散点图 #'' 右三角标记的散点图 #'1' 伞形下标记的散点图 plt.plot(data['购买日期'], data['购买用户数'], '1') #'2' 伞形上标记的散点图 #'3' 伞形左标记的散点图...as plt import matplotlib.font_manager as font_manager #%matplotlib qt #设置不在交互式命令行绘图，在弹出新的窗口绘图 data

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Pandas知识点-绘制统计图

为了使数据简洁一点，删除了一些列，设置“日期”为索引。 读取的原始数据如上图，本文基于这些数据来绘制统计图。...绘制散点图时，通过x参数和y参数指定散点图的x轴数据和y轴数据。x和y都是DataFrame中的列标签，绘图时会根据列标签读取对应列的数据。 s: 使用s参数设置散点图中点的大小。...在Pandas中，绘制图形除了在plot()中指定kind参数外，还可以通过plot链式调用对应的方法，如plot.scatter()表示绘制散点图，后面绘制柱状图、直方图、饼图等也可以用链式调用的方式...设置cmap参数后，会在图形右边生成一个柱状的颜色渐变图，就像下图这样。此时x轴的刻度值会被自动隐藏，将colorbar参数设置成False，可以隐藏颜色渐变图，重新显示x轴刻度值。...当然，在设置x轴刻度值，y轴刻度值，数值标签等时要注意方向的转换。 六、绘制直方图 使用plot链式调用hist()方法，或在plot()中设置kind为hist，都可以绘制直方图。

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Python绘制三维图

[2, 0, 3, 4, 5] #设置z轴坐标 plt.plot(x, y, z) #绘制5个点对应连线的三维线性图...2 用股票数据绘制三维折线图 按年月分组，统计股票收盘价的均值，并以年对应的标签为x轴，月对应的标签为y轴，收盘价对应的数值为z轴，绘制三维折线图，具体语句如下： date = date.set_index...('日期') #把日期列设为索引 date.index = pd.to_datetime(date.index) #把索引转为时间格式 result =...3 用股票数据绘制三维散点图 按年月分组，统计收盘价均值、换手率均值、成交笔数均值，分别作为x轴、y轴、z轴绘制三维散点图，具体语句如下： result = date.groupby([date.index.year...至此，在Python中绘制三维图已全部讲解完毕，感兴趣的同学可以自己实现一遍

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盘一盘 Python 系列 - Cufflinks (下)

在颜色字符串前加 – 前缀可以反转色阶。举例 “accent” 和 “-accent” 的色阶顺序正好相反。 fill：布尔格式，用于填充轨迹 (trace) 和坐标轴之间的空白。...annotations：字典格式 {x_point: text}，用于在点 x_point 上标注 text。 keys：列表格式，指定数据帧中的一组列标签用于排序。...，数据帧中用于 x 轴变量的列标签 y：字符串格式，数据帧中用于 y 轴变量的列标签 z：字符串格式，数据帧中用于 z 轴变量的列标签 (只适用 3D 图) text：字符串格式，数据帧用于显示文字的列标签...可视图 四只股票价格折线图，在 x 轴、y 轴和图上列出标题。...如何 resample 计算累计收益率前面已经讲了就不重复了，关键是先用 pd.melt() 将宽表变成长表，使其用三列 date, code 和 value，然后分别设为气泡的 x 轴数据、y 轴数据

4.5K10

《数据可视化基础》第一章：把数据放到图表上

要是有兴趣还等不及更新的话，可以直接看原版书籍：https://serialmentor.com/dataviz/ 所谓的数据可视化 我们在很多文章当中可以看到各种各样的图形，例如：散点图、条形图、热图...另外，我们在处理数据的时候，也经常遇到日期的特殊类型的变量以及文本这种自由的变量。...美国四个地点的每日温度的例子，我们把温度值映射到Y轴，把每天的日期映射到X轴，把不同的地区映射到颜色上，最后通过线条来可视化这些结果，就有了下的这个图形。 ?...同样的，如果我们把不同地区映射到Y轴，然后把温度映射到颜色上，最后通过正方形来可视化结果。然后就有了?的热图 ? 以上两个图形都是使用了x轴、y轴和颜色三个标度。...的图，就是有x、y轴的位置标度、颜色标度、大小标度和形状标度，五个标度来呈现一个图形。 ?

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117.精读《Tableau 探索式模型》

Tableau 将文本（标签）列在标记里，说明文本和颜色、大小一样，都是一种附加的信息展示维度，很多时候不需要两种方式展示同一种信息，反而需要图形以更多方式以不同维度展示信息。...对于连续型字段作用于维度，默认适合散点图，因为散点图的行与列都是度量，适合作为默认推荐： 但能用散点图的就也能用线图， **当维度是连续日期字段时，适合用折线图而不是散点图。...**因为日期虽然连续，但 本身不适合做比较 ，因此作为一种连续型维度展示比较合适；而散点图两个轴都适合连续型度量，因此不适合方日期这种连续型维度字段。...由于散点图的维度拆分不像折线图和柱状图可以分段，因此如果不采用按颜色打散，是无法分辨分组的： 之所以说探索式分析的复杂度很高，是因为其可能性公式为： 字段 x 离散连续 x 行列 x 行列下钻 x 标记种类...x 筛选 x 图表 这种组合的笛卡尔积几乎是无穷无尽的。

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2022-04-30：在无限的平面上，机器人最初位于 (0, 0) 处，面朝北方。注意: 北方向 是y轴的正方向。 南方向 是y轴的负方向。 东方向 是x轴的正

2022-04-30：在无限的平面上，机器人最初位于 (0, 0) 处，面朝北方。注意: 北方向 是y轴的正方向。 南方向 是y轴的负方向。 东方向 是x轴的正方向。 西方向 是x轴的负方向。...只有在平面中存在环使得机器人永远无法离开时，返回 true。否则，返回 false。 输入：instructions = "GGLLGG" 输出：true 解释：机器人最初在(0,0)处，面向北方。...困于环中的机器人。 答案2022-04-30： 经过一串指令后，如果在原点，或者不同方向，那么重复执行指令，必能回到原点。 掌握了这个规律，代码非常容易实现。 代码用rust编写。

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可视化神器Plotly玩转股票图

绘制OHLC图 绘图数据 在本文中很多图形都是基于Plotly中自带的一份关于苹果公司AAPL的股票数据绘制，先看看具体的数据长什么样子：利用pandas读取网站在线的csv文件 # 读取在线的csv文件...具体日期的OHLC图 上面的图形都是连续型日期(基于月份)的OHLC图形，下面介绍的是如何绘制具体某些日期的OHLC图形 # 如何生成一个datetime时间对象 import plotly.graph_objects...增加悬停信息hovertext 悬停信息指的是：在图形中数据本身是不能看到的，当我们将光标移动到图中便可以看到对应的数据。 还是通过苹果公司股票的数据为例： ?...fig = px.bar( stock, # 数据 x=stock.index, # x轴 y="GOOG" # y轴 ) fig.show() ?...'Date', # x轴 y='AAPL.High', # y轴 range_x=['2015-07-01','2016-8-31'])

6.3K71

python数据科学系列：seaborn入门详细教程

它将变量的任意两两组合分布绘制成一个子图，对角线用直方图、而其余子图用相应变量分别作为x、y轴绘制散点图。显然，绘制结果中的上三角和下三角部分的子图是镜像的。 ?...），但实际上接口调用方式和传参模式都是一致的，其核心参数主要包括以下4个： data，pandas.dataframe对象，后面的x、y和hue均为源于data中的某一列值 x，绘图的x轴变量 y，绘图的...lineplot lineplot不同于matplotlib中的折线图，会将同一x轴下的多个y轴的统计量（默认为均值）作为折线图中的点的位置，并辅以阴影表达其置信区间。...绘图接口有stripplot和swarmplot两种，常用参数是一致的，主要包括： x，散点图的x轴数据，一般为分类型数据 y，散点图的y轴数据，一般为数值型数据 hue，区分维度，相当于增加了第三个参数...注：当x轴分类变量为连续日期数据时，选用pointplot得到的绘图意义更为明确；而对于其他分类型变量，则选用barplot更为合适。

12.1K68

2021-05-08：给定两个非负数组x和hp，长度都是N，再给定一个正数range。x有序，x表示i号怪兽在x轴上的位置

2021-05-08：给定两个非负数组x和hp，长度都是N，再给定一个正数range。x有序，x[i]表示i号怪兽在x轴上的位置；hp[i]表示i号怪兽的血量 。...range表示法师如果站在x位置，用AOE技能打到的范围是：[x-range,x+range]，被打到的每只怪兽损失1点血量 。返回要把所有怪兽血量清空，至少需要释放多少次AOE技能？...福大大 答案2021-05-08： 1.贪心策略：永远让最左边缘以最优的方式(AOE尽可能往右扩，最让最左边缘盖住目前怪的最左)变成0，也就是选择：一定能覆盖到最左边缘, 但是尽量靠右的中心点。...this.lazy[rt] this.sum[(rt<<1)|1] += this.lazy[rt] * rn this.lazy[rt] = 0 } } // 在初始化阶段...，先把sum数组，填好 // 在arr[l~r]范围上，去build，1~N， // rt : 这个范围在sum中的下标 func (this *SegmentTree) build(l int, r

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数据可视化Seaborn入门介绍

它将变量的任意两两组合分布绘制成一个子图，对角线用直方图、而其余子图用相应变量分别作为x、y轴绘制散点图。显然，绘制结果中的上三角和下三角部分的子图是镜像的。...中的折线图，会将同一x轴下的多个y轴的统计量（默认为均值）作为折线图中的点的位置，并辅以阴影表达其置信区间。...绘图接口有stripplot和swarmplot两种，常用参数是一致的，主要包括： x，散点图的x轴数据，一般为分类型数据 y，散点图的y轴数据，一般为数值型数据 hue，区分维度，相当于增加了第三个参数...x坐标，默认jitter=True；当设置jitter为False时，散点图均严格位于一条直线上） swarmplot 在stripplot的基础上，不仅将散点图通过抖动来实现相对分离，而且会严格讲各散点一字排开...注：当x轴分类变量为连续日期数据时，选用pointplot得到的绘图意义更为明确；而对于其他分类型变量，则选用barplot更为合适。

2.7K20

【学习】ggplot2绘图入门系列之一：导论

2 与lattice包的比较 ggplot2和lattice都属于高级的格点绘图包，初学R语言的朋友可能会在二者选择上有所疑惑。...标度（Scale）：标度是一种函数，它控制了数学空间到图形元素空间的映射。一组连续数据可以映射到X轴坐标，也可以映射到一组连续的渐变色彩。...位面（Facet）：很多时候需要将数据按某种方法分组，分别进行绘图。位面就是控制分组绘图的方法和排列形式。...其中aes参数非常关键，它将displ映射到X轴，将hwy映射到Y轴，将cyl变为分类数据后映射为不同的颜色。然后使用+号添加了两个新的图层，第二层是加上了散点，第三层是加上了loess平滑曲线。...上图是对几种不同汽缸的数据分别平滑，如果需要对整体数据进行平滑，可将colour参数设置在散点图层内而非第一层，这样第三层的平滑图形就不会受到colour参数的影响。

1.1K100

画出你的数据故事：Python中Matplotlib使用从基础到高级

以下是一些步骤，让您可以在Matplotlib绘图中正确显示中文字体：安装字体库： 首先，确保您的系统上安装了适合的中文字体库，比如微软雅黑、宋体、黑体等。...='o')plt.title('折线图示例')plt.xlabel('X轴')plt.ylabel('Y轴')plt.show()图片散点图散点图用于显示两个变量之间的关系。...高级绘图子图Matplotlib允许将多个图表组织在一个大的图中，称为子图。...='数据')plt.title('自定义样式示例')plt.xlabel('X轴')plt.ylabel('Y轴')plt.legend()plt.show()图片注解和标签您可以在图表中添加注解和标签...以下是一个带注解和标签的示例：import matplotlib.pyplot as pltplt.scatter(x, y)plt.title('注解和标签示例')plt.xlabel('X轴')plt.ylabel

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可视化系列：Python能做出BI软件的联动图表效果？这可能是目前唯一的选择

注意 Chart 是实例化，首字母要大写 行3：步骤2，通过 encode 方法，设定坐标轴的字段。alt.X('客单价') 使得数据源中的 客单价 字段绑定在 x 轴上。同理绑定 y轴。...方法，即可修改每个数据点的形状 现在还需要线图： 行2：数据源不用改 行3：由于数据源是每个销售员的数据，而现在需要的是客单价的平均，因此在绑定 x 轴的时候，直接指定对客单价做平均操作 行4：mark_rule...细看上面的代码，我们发现3个图表很多定义部分是一模一样的。 这是理所当然的，因为这个图表制作流程就是基于很多共性的东西。...其中通过 dy 参数，让显示的文本向上偏移10个像素 注意，此时标签图的 encode 中的 x 轴 与 y 轴实际与 散点图一致(point) 行15：把标签图叠加即可 到这里，我们只是在做静态图...现在加个提示标签，当鼠标移到数据点上，显示该数据点的信息： 行5：在 encode 中，设置 tooltip 参数，即可绑定需要显示的字段名字 如下是动图： encode 方法中能让你把数据绑定在图表很多属性上

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