Введение
Matplotlib - это библиотека визуализации данных, широко используемая в Python. Она способна создавать различные виды графиков и диаграмм, такие как линейные диаграммы, столбчатые диаграммы, точечные диаграммы и т.д. В этом руководстве мы проведем вас по процессу создания графика демо конвертации дат с использованием Matplotlib.
Советы по работе с ВМ
После запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.
Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.
Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.
Импортируем необходимые библиотеки
Прежде чем мы сможем начать создавать график, нам нужно импортировать необходимые библиотеки, а именно Matplotlib, NumPy и datetime. Скопируйте и вставьте следующий код:
import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.dates import DateFormatter, DayLocator, HourLocator, drange
Определяем даты и дельту
Далее мы будем определять даты и значения дельты с использованием библиотеки datetime. Диапазон дат будет от 2 марта 2000 года до 6 марта 2000 года с интервалом в 6 часов. Скопируйте и вставьте следующий код:
date1 = datetime.datetime(2000, 3, 2)
date2 = datetime.datetime(2000, 3, 6)
delta = datetime.timedelta(hours=6)
dates = drange(date1, date2, delta)
Определяем значения y
После определения диапазона дат мы создадим значения y с использованием функции arange из NumPy. Значения y будут иметь ту же длину, что и количество дат. Скопируйте и вставьте следующий код:
y = np.arange(len(dates))
Создаем график
Теперь мы можем создать график, используя даты и значения y. Мы сначала создадим объект figure и оси с использованием функции subplots. Затем мы построим график с использованием функции plot. Скопируйте и вставьте следующий код:
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(dates, y**2, 'o')
Настраиваем ось x и форматируем даты
Для того, чтобы график был более читаемым, мы установим пределы оси x на первую и последнюю даты в диапазоне. Мы также установим основной и вторичный локаторы соответственно на DayLocator и HourLocator. Наконец, мы отформатируем даты с использованием функции DateFormatter. Скопируйте и вставьте следующий код:
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')
Поворачиваем метки оси x
По умолчанию метки оси x имеют горизонтальное расположение. Мы можем повернуть эти метки на диагональ, чтобы они были более читаемыми. Скопируйте и вставьте следующий код:
fig.autofmt_xdate()
Отображаем график
Наконец, мы можем отобразить график с использованием функции show. Скопируйте и вставьте следующий код:
plt.show()
Резюме
В этом уроке мы узнали, как создать график демо-конвертации дат с использованием Matplotlib. Мы рассмотрели импорт необходимых библиотек, определение дат и значений y, создание графика, форматирование оси x и отображение графика. С этими знаниями вы можете начать создавать собственные настраиваемые графики и диаграммы с использованием Matplotlib.