时间轨迹 Python

时间轨迹是一种在时间序列数据中绘制的图形。在 Python 中，我们可以使用很多库来绘制时间轨迹。

Matplotlib

Matplotlib 是 Python 中最流行的绘图库之一。它支持绘制时间轴图，可以使用 plot() 或 scatter() 函数。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
plt.plot(data['time'], data['value'])
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('值')
plt.title('时间轨迹')
plt.show()

使用 datetime 模块可以更简便的创建日期。

import datetime as dt

date1 = dt.datetime(2021, 1, 1)
date2 = dt.datetime(2022, 1, 1)
delta = dt.timedelta(days=1)
dates = plt.dates.drange(date1, date2, delta)

values = [i for i in range((date2-date1).days)]
plt.plot_date(dates, values, linestyle='-', xdate=True, ydate=False)
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('值')
plt.title('时间轨迹')
plt.show()

Seaborn

Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的高级可视化库。它支持绘制不同类型的时间序列图。

import seaborn as sns
import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
sns.lineplot(x='time', y='value', data=data)
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('值')
plt.title('时间轨迹')
plt.show()

import seaborn as sns
import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
sns.scatterplot(x='time', y='value', data=data)
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('值')
plt.title('时间轨迹')
plt.show()

Plotly

Plotly 是一个交互式的可视化库，可以在网页中展示。它支持绘制许多类型的时间序列图。

import plotly.express as px
import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
fig = px.line(data, x='time', y='value', title='时间轨迹')
fig.show()

import plotly.express as px
import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
fig = px.scatter(data, x='time', y='value', title='时间轨迹')
fig.show()

以上是 Python 中绘制时间轨迹的基础内容，可以根据具体需求进行更加丰富的绘图。