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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。...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...('日期时间') xtickformat('yyyy-MM-dd HH:mm') % 设置 x 轴刻度的日期时间格式 % 添加标题和标签 title('示例数据的日期时间图') ylabel('值')...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...= 0: if time == l_time[-1]:#如果这一行时间与上一行的时间相等,删除上一行数据 print('删除上一行:' + time...l_score[-1], l_score[-1], ha='right', va='bottom', fontsize=10) plt.gcf().autofmt_xdate() # 自动旋转日期标记

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    比如: 数据处理部分就不说了,这里应为我们是一个金融数据,x轴设置为日期。随便百度一下百度不到设置方法,所以找了一下官方的一些例子才实现。于是笔者实现之后来写个教程。 大致来看一下绘图的函数吧。...color) p.legend.label_text_font_size = "10pt" p.legend.click_policy="hide" return p 这里,我们的x是一个日期序列...,笔者一开始以为只要将x的数据格式设置为时间格式就可以,后来发现还是太天真。...在bokeh中,我们需要在设置绘图画布的时候,制定x轴类型为“datetime” p = figure(x_axis_type="datetime", tools="pan,box_zoom...='time', y_axis_label='value', plot_height=700, plot_width=1400) 然后传入的时间序列需要有个函数进行转换: def datetime

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    Echart图表X轴为时间轴的解释 原

    绘制Echart图表,一般情况下x轴type: 'category',但有时候也用到type:  'time', 这两者的主要区别是,当为时间轴时,不需要指定xAxis 对象的data,时间轴显示的Label...是series对象里面的value[0]的日期,value[0]可以是时间戳也可以是“2018-12-5 10:20:30”这种类型,不能是无效的时间格式类型,同样可以格式化Label 例一 轴触发有效 type: 'line' // 默认为直线,可选为:'line' | 'shadow' }, formatter: function...-4-28 08:03:29", 15] } ]; var data = []; for (i = 0; i < data1.length; i++) { //data.push(data1[x]...name.substring(10, 18); //data[i].value[0]=data1[i].value[0].substring(10,18); //不能设置此行,如果设置此行,导致时间格式有误

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    Python绘图全景式教程:提升你的数据表达力

    (x, y)# 添加标题和标签plt.title("简单折线图")plt.xlabel("X轴")plt.ylabel("Y轴")# 显示图形plt.show()输出:一个简单的折线图,显示了x与y的关系...='o')plt.title("定制样式的折线图")plt.xlabel("X轴")plt.ylabel("Y轴")plt.show()输出:这将绘制一个绿色的虚线折线图,并在每个数据点处加上圆形标记。...安装方法如下:pip install seaborn绘制常见统计图Seaborn专注于统计图形,最常见的图形类型包括散点图、条形图和箱线图。...()输出:一个彩色的散点图,显示了账单金额与小费的关系,同时根据用餐时间(午餐/晚餐)着色。...", yaxis_title="价格")fig.show()输出:一个交互式的股票K线图,用户可以缩放并查看具体日期的价格波动。

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    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。...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y轴变量 hue,区分维度,一般为分类型变量 同时,relplot可通过kind参数选择绘制图表是scatter...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。

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    ='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。...='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...Matplotlib扩展Seaborn库Seaborn是基于Matplotlib的高级数据可视化库,提供了更美观、更简洁的绘图风格。您可以使用Seaborn来创建统计图表、热图、分布图等。...import seaborn as snssns.set(style="whitegrid")sns.scatterplot(x=heights, y=weights)plt.title('Seaborn

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    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。 ?...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y轴变量 hue,区分维度,一般为分类型变量 同时,relplot可通过kind参数选择绘制图表是scatter还是line类型。...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。

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