首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

matplotlib中以日期为x轴的最简单直方图

在matplotlib中,要绘制以日期为x轴的最简单直方图,可以按照以下步骤进行:

  1. 导入所需的库和模块:import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates
  2. 创建日期数据和对应的值数据:dates = ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04', '2022-01-05'] values = [10, 15, 7, 12, 9]
  3. 将日期数据转换为matplotlib可识别的格式:dates = [mdates.datestr2num(date) for date in dates]
  4. 创建图形和子图对象:fig, ax = plt.subplots()
  5. 绘制直方图:ax.bar(dates, values)
  6. 设置x轴为日期格式:ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d'))
  7. 设置x轴标签旋转以避免重叠:plt.xticks(rotation=45)
  8. 显示图形:plt.show()

这样就可以绘制出以日期为x轴的最简单直方图了。

对于matplotlib中以日期为x轴的直方图,可以使用ax.bar()函数来绘制直方图,通过mdates.datestr2num()函数将日期字符串转换为matplotlib可识别的日期格式。然后,使用ax.xaxis.set_major_formatter()函数设置x轴的日期格式,这里使用了"%Y-%m-%d"的格式。最后,使用plt.xticks(rotation=45)函数将x轴标签进行旋转,以避免标签重叠。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

简单登录例,诠释JS面向对象简单实例

十分好用,就开源了,react十分好用,性能也不错,代码逻辑相对来说也挺简单,所以很多人开始用,也有人说这是未来web趋势 ?...,甚至CSS都是让美工人员做,现在已经大不一样,来看看一个简单登录是如何用面向对象方式做吧: 先来看看登录页面的代码,十分简单,就是一个用户名和密码 ?...这是一个Login对象,1对象Login,2这个对象属性,而这个属性是个function,主要两个作用,验证form以及登录成功后跳转;最后这个Login对象返回一个init函数,这个函数作用是初始化对象所有方法...那么只要加入这段代码皆可以了,调用Login对象init()方法,就可以初始化话所有对象函数,当然,有不同属性都要写在init,比如这样: ?...最后最后我来唠叨几句吧,前端对于后端开发人员来说也许是个坑,因为很多后端人员都不喜欢接触,其实不然,如今全栈工程师是趋势,尤其在国外,国内要成为全栈挺难,毕竟前端后端通吃开发者少之又少,极品极品

1.1K70

【Python量化投资】金融应用中用matplotlib库实现数据可视化

首先要先导入NumPy和matplotlib这两个库,主要绘图函数在子库matplotlib.pyplot: ? 散点图 要介绍第一种图表是散点图,这种图表中一个数据集值作为其他数据集x值。...作为一个方便函数,且该子库可以简单地从雅虎财经网站(http://finance.yahoo.com)读取历史股价数据。只需要起始和结束日期,以及对应股票代码。...下面读取德国DAX指数数据例,其股票代码^GDAXI: ?...而且matplotlib会根据数据集中日期信息,x正确设置标签: ? ? 3D图形应用 最后一个是在金融3D图形应用。金融从3维可视化获益领域不是太大。...上述代码将两个1维数组转换为2维数组,在必要时重复原始坐标值: 根据新ndarray对象,我们通过简单比例调整二次函数生成模拟隐含波动率: ? 通过下面代码即可得出图表: ? ?

4.7K50

利用Python绘图和可视化(长文慎入)

因此,plt.xlim([0, 10])会将X范围设置0到10。 所有这些方法都是对当前或最近创建AxesSubplot起作用。...(1)设置标题、标签、刻度以及刻度标签 为了说明自定义,我将创建一个简单图像并绘制一段随机漫步: ? ?...要修改X刻度,简单办法是使用set_xticks和set_xticklabels。前者告诉matplotlib要将刻度放在数据范围哪些位置,默认情况下,这些位置也就是刻度标签。...(2)添加图例 图例(legend)是另一种用于标识图表元素重要工具。添加图例方式有二。简单是在添加subplot时候传入label参数: ?...小费数据集例,假设我们想要做一张堆积柱状图展示每天各种聚会规模数据点百分比。

8.4K70

Matplotlib可视化没那么难:7种常用图表最全绘制攻略来了!

导读:绘图是数据分析工作重要一环,是探索过程一部分。Matplotlib是当前用于数据可视化流行Python包之一,本文主要介绍数据可视化分析工具:Matplotlib。...:x名称 plt.ylabel:y名称 plt.xlim:x范围 plt.ylim:y范围 plt.xticks:第一个参数范围,数组类型;第二个参数是标签,第三个是控制标签 plt.yticks...(短线加点); label:数据标签内容:label=‘数据一’,数据标签展示位置需另说明plt.legend(loc=1)数字标签位置 某广告平台随日期变化用户请求数例,我们用折线图来表现其变化趋势...某家庭10月份家庭支出情况例,我们用饼图来体现各部分支出占家庭整体支出情况,如代码清单4所示,其可视化结果如图4所示。...:直方图边界色 下面我们Kaggle经典比赛案例泰坦尼克号数据集例,绘制乘客年龄频数直方图,查看各年龄段乘客年龄分布情况,如代码清单5所示,其可视化结果如图5所示。

6.1K31

Matplotlib基础全攻略

是不是很简单,接下来,我们一起去慢慢探秘Matplotlib强大之处 2、修改绘图属性 2.1 坐标 更改坐标范围 绘图时往往需要修改横纵坐标范围,以使曲线位于图形中间位置: plt.plot(...可以看到X坐标由原来数值1,2,3变成了我们设置日期,同时标签与X成45度角. 2.2 添加文本 添加标题 添加标题可以通过title函数来实现,该函数主要有两个参数,第一个是str,指明标题内容...True 参数which,设定坐标分割标示线类型,取值major、minor或者both,默认为major,表示原本坐标分割标示线为准;若取值minor,则进一步细分坐标分割标示线,但是分割标准要提前设定...,如果只是设定值minor,则grid不会显示;both表示大小区间坐标分割线都有 参数axis,指定绘制grid 坐标,取值both,x或y。...4、多图绘制 除了上面介绍Matplotlib另一大特色是面向对象绘图,类比生活用纸笔绘图,我们来解释Matplotlib面向对象绘图 在使用生活纸笔画图时,我们需要先找到一张白纸,在白纸上绘图

1.8K50

《利用Python进行数据分析·第2版》第9章 绘图和可视化9.1 matplotlib API入门9.2 使用pandas和seaborn绘图9.3 其它Python可视化工具9.4 总结

学习本章代码案例简单方法是在Jupyter notebook进行交互式绘图。...图9-8 用于演示xticks简单线型图(带有标签) 要改变x刻度,简单办法是使用set_xticks和set_xticklabels。...图9-9 用于演示xticks简单线型图 Y修改方式与此类似,只需将上述代码x替换为y即可。类有集合方法,可以批量设定绘图选项。...图9-11 2008-2009年金融危机期间重要日期 这张图中有几个重要点要强调:ax.annotate方法可以在指定x和y坐标绘制标签。...图9-13 简单Series图表示例 该Series对象索引会被传给matplotlib,并用以绘制X。可以通过use_index=False禁用该功能。

7.4K90

数据分析之Pandas快速图表可视化各类操作详解

df_flow['客流量'].plot() 如果索引由日期组成,则调用gcf().autofmt_xdate()方法可以很好地格式化x,我们可以通过set_index来做到: df_flow_mark...()x和y关键字绘制一列与另一列对比,比如我们想要使用星期六客流量和星期日客流量作对比: df_flow_7=df_flow[df_flow['日期']=='星期日'].iloc[:7,:]...Series或DataFrame作为参数绘图。...Alpha值设置0.5。 df.plot.area(stacked=False) 五、散点图  可以使用DataFrame.plot.scatter()方法绘制散点图,散点图需要x和y数字列。...df_flow_mark=df_flow_mark.reset_index() df_flow_mark.plot.scatter(x='日期',y='客流量') df_flow_mark 要在单个上绘制多个列组

32941

Seaborn从零开始学习教程(三)

绘制单变量分布 在 seaborn ,快速观察单变量分布方便方法就是使用 distplot() 函数。默认会使用直方图 (histogram) 来绘制,并提供一个适配核密度估计(KDE)。...直方图(histograms) 直方图是比较常见,并且在 matplotlib 已经存在了 hist 函数。...绘制 KDE 比绘制直方图需要更多计算。它计算过程是这样,每个观察点首先都被这个点中心正态分布曲线所替代。..., "y"]) Scatterplots 双变量分布熟悉可视化方法无疑是散点图了,在散点图中每个观察结果x和y值所对应点展示。...在 seaborn ,这种绘图等高线图展示,并且可以作为 jointplot() 一种类型参数使用。

1.9K10

Python Seaborn (3) 分布数据集可视化

默认情况下,这将绘制一个直方图,并拟合出核密度估计(KDE)。 ? 直方图 直方图应当是非常熟悉函数了,在matplotlib中就存在hist函数。...如同直方图一样,KDE图会对一个另一高度观测密度进行描述: ? 绘制KDE比绘制直方图更有计算性。所发生是,每一个观察都被一个这个值中心正态( 高斯)曲线所取代。 ?...在seaborn这样做简单方法就是在jointplot()函数创建一个多面板数字,显示两个变量之间双变量(或联合)关系以及每个变量单变量(或边际)分布和。 ?...双变量分布熟悉可视化方式无疑是散点图,其中每个观察结果x和y值表示。这是两个方面的地毯图。...这样可以将这种绘图绘制到一个特定(可能已经存在matplotlib上,而jointplot()函数只能管理自己: ?

2.1K10

数据可视化Seaborn入门介绍

它将变量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绘制散点图。显然,绘制结果上三角和下三角部分子图是镜像。...主要提供了3个接口,relplot(relation+plot)、scatterplot和lineplot,其中relplotfigure-level(可简单理解操作对象是matplotlibfigure...对象,后面的x、y和hue均为源于data某一列值 x,绘图x变量 y,绘图y变量 hue,区分维度,一般分类型变量 同时,relplot可通过kind参数选择绘制图表是...折线图,会将同一x多个y统计量(默认为均值)作为折线图中位置,并辅以阴影表达其置信区间。...注:当x分类变量连续日期数据时,选用pointplot得到绘图意义更为明确;而对于其他分类型变量,则选用barplot更为合适。

2.6K20

万字长文盘点pythonMatplotlib使用 | 【推荐收藏】

第 2 和 3 行打印出 x 和 y 标签。 第 5 到 9 行处理「刻度」对象里刻度标签,将它颜色设定为深青色,字体大小 20,旋转度 45 度。...第 3 行 x日期 (回顾 spx 是一个 DataFrame,行标签是日期)。...第 11 行在这些「数值刻度」上写标签,即格式 %Y-%m-%d 日期。由于日期个数比较多,而且日期字符比较长,直接在图中显示出来会相互重叠非常难看。...加标注代码略长,新内容 第 3-7 行定义危机事件,元组列表存储 第 26-34 行事件标注,用到 annotate() 函数 ? ? ?...好图不是指绚烂颜色 (fancy colors) 和复杂层级 (complex layers),当一张图里信息能够清晰和有效方式传递给使用者,那么这张图就是好图。

2.9K21

【干货】一文掌握Matplotlib使用方法

第 2 和 3 行打印出 x 和 y 标签。 第 5 到 9 行处理「刻度」对象里刻度标签,将它颜色设定为深青色,字体大小 20,旋转度 45 度。...第 3 行 x日期 (回顾 spx 是一个 DataFrame,行标签是日期)。...第 11 行在这些「数值刻度」上写标签,即格式 %Y-%m-%d 日期。由于日期个数比较多,而且日期字符比较长,直接在图中显示出来会相互重叠非常难看。...加标注代码略长,新内容 第 3-7 行定义危机事件,元组列表存储 第 26-34 行事件标注,用到 annotate() 函数 ? ? ?...好图不是指绚烂颜色 (fancy colors) 和复杂层级 (complex layers),当一张图里信息能够清晰和有效方式传递给使用者,那么这张图就是好图。 The End

2.2K31

Pandas知识点-绘制统计图

使用matplotlib可以绘制各种各样统计图,Pandas对matplotlib绘图方法进行了更高层封装,使用起来更简单方便。...为了使数据简洁一点,删除了一些列,设置“日期索引。 读取原始数据如上图,本文基于这些数据来绘制统计图。...绘图时为了显示(show()方法)图形,会导入matplotlib.pyplot(as plt),可以使用plt对象xticks()方法设置x刻度值,刻度值倾斜度等,yticks()同理。...绘制散点图时,通过x参数和y参数指定散点图x数据和y数据。x和y都是DataFrame列标签,绘图时会根据列标签读取对应列数据。 s: 使用s参数设置散点图中点大小。...当然,在设置x刻度值,y刻度值,数值标签等时要注意方向转换。 六、绘制直方图 使用plot链式调用hist()方法,或在plot()设置kindhist,都可以绘制直方图

3.5K20

关于“Python”核心知识点整理大全45

接下来, 我们设置hist属性title(用于标示直方图字符串),将掷D6骰子可能结果用作x标签 (见2),并给每个都添加了标题。...最后,我们将这个 图表渲染一个SVG文件,这种文件扩展名必须.svg。 要查看生成直方图简单方式是使用Web浏览器。...可能出现最大点数 12两个骰子最大可能点数之和,我们将这个值存储在了max_result(见2)。可能出现 小总点数2两个骰子最小可能点数之和。...我们还修改了第一个 循环,模拟掷骰子50 000次而不是1000次。可能出现最小总点数依然是2,但现在可能出现 最大总点数16,因此我们相应地调整了标题、x标签和数据系列标签(见2)。...第 16 章 下载数据 16.1 CSV 文件格式 要在文本文件存储数据,简单方式是将数据作为一系列逗号分隔值(CSV)写入 文件。这样文件称为CSV文件。

11310

python数据科学系列:seaborn入门详细教程

它将变量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绘制散点图。显然,绘制结果上三角和下三角部分子图是镜像。 ?...,后面的x、y和hue均为源于data某一列值 x,绘图x变量 y,绘图y变量 hue,区分维度,一般分类型变量 同时,relplot可通过kind参数选择绘制图表是scatter还是line...lineplot lineplot不同于matplotlib折线图,会将同一x多个y统计量(默认为均值)作为折线图中位置,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,主要包括: x,散点图x数据,一般分类型数据 y,散点图y数据,一般数值型数据 hue,区分维度,相当于增加了第三个参数...注:当x分类变量连续日期数据时,选用pointplot得到绘图意义更为明确;而对于其他分类型变量,则选用barplot更为合适。

11.5K68

深度讲解Matplotlib

第 2 和 3 行打印出 x 和 y 标签。 第 5 到 9 行处理「刻度」对象里刻度标签,将它颜色设定为深青色,字体大小 20,旋转度 45 度。...第 3 行 x日期 (回顾 spx 是一个 DataFrame,行标签是日期)。...第 11 行在这些「数值刻度」上写标签,即格式 %Y-%m-%d 日期。由于日期个数比较多,而且日期字符比较长,直接在图中显示出来会相互重叠非常难看。...加标注代码略长,新内容 第 3-7 行定义危机事件,元组列表存储 第 26-34 行事件标注,用到 annotate() 函数 ? ? ?...好图不是指绚烂颜色 (fancy colors) 和复杂层级 (complex layers),当一张图里信息能够清晰和有效方式传递给使用者,那么这张图就是好图。

1.9K41

12个最常用matplotlib图例 !!

下面的示例,我们将绘制一个包含多个数据系列折线图。 首先,确保已经安装了Matplotlib库。...直方图bins数设置20,可以根据需要进行调整。 4、柱状图 柱状图(Bar Plot):用于比较不同类别之间数据,例如不同产品销售量或不同类别的统计i数据。...柱状图被堆叠在一起,显示每个类别各系列值,并使用bottom参数来堆叠。 5、箱线图 箱线图(Box Plot):用于展示数据分布、中位数、离群值等统计信息,有助于检测数据异常值。...() plt.show() 上述代码,自定义线条颜色和样式、标签、标题、坐标标签、图例、网格线、日期刻度显示和日期刻度标签格式。...根据具体项目和数据,可以选择适合图表类型来展示和分析数据。Matplotlib提供 了丰富功能,能够自定义图表满足特定需求。 参考:深夜努力写Python

13510

盘一盘 Python 系列 5 - Matplotlib

第 2 和 3 行打印出 x 和 y 标签。 第 5 到 9 行处理「刻度」对象里刻度标签,将它颜色设定为深青色,字体大小 20,旋转度 45 度。...第 3 行 x日期 (回顾 spx 是一个 DataFrame,行标签是日期)。...第 11 行在这些「数值刻度」上写标签,即格式 %Y-%m-%d 日期。由于日期个数比较多,而且日期字符比较长,直接在图中显示出来会相互重叠非常难看。...加标注代码略长,新内容 第 3-7 行定义危机事件,元组列表存储 第 26-34 行事件标注,用到 annotate() 函数 ? ? ?...好图不是指绚烂颜色 (fancy colors) 和复杂层级 (complex layers),当一张图里信息能够清晰和有效方式传递给使用者,那么这张图就是好图。

2.1K40
领券