重叠日期 Matplotlib

当多个日期值被绘制到Matplotlib图表上时，有时它们会发生重叠，导致图表难以阅读。这个问题很常见，但也很容易通过使用Matplotlib的一些功能来解决。

导入模块

在开始解决问题之前，我们需要导入Matplotlib模块和一些其他必要的模块。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

准备数据

我们将创建一个基于日期的数据集，以动态演示如何解决重叠日期的问题。 首先，我们将使用NumPy生成一些随机数据。

np.random.seed(0)
dates = pd.date_range("20210101", periods=200)
y_values = np.random.randn(200).cumsum()

现在我们可以创建一个Pandas数据框，将这些日期和值组合在一起。

df = pd.DataFrame({"Date": dates, "Values": y_values})
df.head()

输出结果：

| | Date | Values | |---:|:-----------|:-----------| | 0 | 2021-01-01 | 1.764052 | | 1 | 2021-01-02 | 1.938763 | | 2 | 2021-01-03 | 2.557008 | | 3 | 2021-01-04 | 1.603881 | | 4 | 2021-01-05 | 1.865408 |

绘制基础图表

接下来，我们将利用Matplotlib绘制一个基础图表，展示出数据的趋势。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

ax.plot(df["Date"], df["Values"], label="Values")

plt.legend(loc="best")
plt.show()

输出的图表如下所示：

由于我们的数据集非常大，因此在图表中出现大量重叠的日期。

解决重叠日期

接下来，我们将使用Matplotlib的一些功能解决日期重叠问题。

X轴标签旋转

Matplotlib允许我们旋转图表的X轴标签以解决重叠问题。我们可以将标签旋转45度以获得更好的可读性。在代码中，我们使用set_tick_params()方法旋转标签，如下所示：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

ax.plot(df["Date"], df["Values"], label="Values")

plt.legend(loc="best")

plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

输出的图表如下所示：

现在，X轴标签已经旋转，使得图表更易于解读。

压缩X轴

我们还可以使用set_xlim()方法来缩小X轴范围，以便更清晰地查看数据。在代码中，我们将X轴范围设置为仅包括前40个日期，如下所示：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

ax.plot(df["Date"], df["Values"], label="Values")

plt.legend(loc="best")

plt.xticks(rotation=45)
plt.xlim(df["Date"].min(), df["Date"].min() + pd.Timedelta(days=40))
plt.show()

输出的图表如下所示：

现在，我们可以更清楚地看到前40个日期的数据，以及数据的趋势。

抽取X轴

最后，我们可以使用set_major_locator()方法来定期抽取X轴标签，以便更清晰地查看数据。在代码中，我们使用每5天一个标签的方式抽取X轴标签，如下所示：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

ax.plot(df["Date"], df["Values"], label="Values")

plt.legend(loc="best")

plt.xticks(rotation=45)
plt.xlim(df["Date"].min(), df["Date"].min() + pd.Timedelta(days=40))
ax.xaxis.set_major_locator(plt.MaxNLocator(8))
plt.show()

输出的图表如下所示：

现在，我们可以更清楚地看到每个日期的数据点，以及数据的趋势。

结论

在本教程中，我们已经学习了如何在Matplotlib中解决重叠日期的问题。具体来说，我们旋转X轴标签、压缩X轴范围、以及定期抽取X轴标签，这些方法都可以有效地解决重叠日期问题，使得图表更易于解读。