Einführung
Matplotlib ist eine weit verbreitete Datenvisualisierungsbibliothek in Python. Es kann verschiedene Arten von Graphen und Diagrammen wie Linien-, Balken-, Streudiagrammen usw. erstellen. In diesem Tutorial führen wir Sie durch den Prozess der Erstellung eines Datum-Demo-Konvertierungsgraphen mit Matplotlib.
VM-Tipps
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Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund von Einschränkungen in Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.
Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.
Importieren der erforderlichen Bibliotheken
Bevor wir beginnen, den Graphen zu erstellen, müssen wir die erforderlichen Bibliotheken importieren, nämlich Matplotlib, NumPy und datetime. Kopieren und einfügen Sie den folgenden Code:
import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.dates import DateFormatter, DayLocator, HourLocator, drange
Definieren der Daten und des Zeitintervalls
Als nächstes werden wir die Daten und die Zeitintervalle mit der datetime-Bibliothek definieren. Der Zeitraum soll vom 2. März 2000 bis zum 6. März 2000 mit einem Intervall von 6 Stunden betragen. Kopieren und einfügen Sie den folgenden Code:
date1 = datetime.datetime(2000, 3, 2)
date2 = datetime.datetime(2000, 3, 6)
delta = datetime.timedelta(hours=6)
dates = drange(date1, date2, delta)
Definieren der y-Werte
Nachdem wir den Zeitraum definiert haben, werden wir die y-Werte mit der arange-Funktion von NumPy erstellen. Die y-Werte werden die gleiche Länge wie die Anzahl der Daten haben. Kopieren und einfügen Sie den folgenden Code:
y = np.arange(len(dates))
Erstellen des Graphen
Jetzt können wir den Graphen mit den Daten und den y-Werten erstellen. Zunächst erstellen wir ein Figure- und ein Axis-Objekt mit der subplots-Funktion. Anschließend erstellen wir den Graphen mit der plot-Funktion. Kopieren und einfügen Sie den folgenden Code:
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(dates, y**2, 'o')
Setzen der x-Achse und Formatieren der Daten
Um den Graphen lesbarer zu machen, setzen wir die Grenzen der x-Achse auf das erste und das letzte Datum im Bereich. Wir setzen auch die Haupt- und Neben-Locatoren auf DayLocator und HourLocator respective. Schließlich formatieren wir die Daten mit der DateFormatter-Funktion. Kopieren und einfügen Sie den folgenden Code:
ax.set_xlim(dates[0], dates[-1])
ax.xaxis.set_major_locator(DayLocator())
ax.xaxis.set_minor_locator(HourLocator(range(0, 25, 6)))
ax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%Y-%m-%d'))
ax.fmt_xdata = DateFormatter('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
Drehen der x-Achsenbeschriftungen
Standardmäßig sind die x-Achsenbeschriftungen horizontal ausgerichtet. Wir können die Beschriftungen in eine diagonale Ausrichtung drehen, um sie lesbarer zu machen. Kopieren und einfügen Sie den folgenden Code:
fig.autofmt_xdate()
Anzeigen des Graphen
Schließlich können wir den Graphen mit der show-Funktion anzeigen. Kopieren und einfügen Sie den folgenden Code:
plt.show()
Zusammenfassung
In diesem Tutorial haben wir gelernt, wie man mithilfe von Matplotlib einen Graphen für einen Datumsexempelkonvertierungsvorgang erstellt. Wir haben das Importieren der erforderlichen Bibliotheken, das Definieren der Daten und der y-Werte, das Erstellen des Graphen, das Formatieren der x-Achse und das Anzeigen des Graphen behandelt. Mit diesen Kenntnissen können Sie beginnen, eigene benutzerdefinierte Graphen und Diagramme mit Matplotlib zu erstellen.