matplotlib 时序图时间轴调整

在matplotlib中绘制时序图时，可以使用以下方法调整时间轴：

1. 设置x轴刻度值

可以使用xticks()方法设置x轴刻度值，将日期或时间作为刻度值。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date'])

# 绘制时序图
plt.plot(data['date'], data['value'])

# 设置x轴刻度值为日期
plt.xticks(data['date'])

2. 设置时间范围

可以使用xlim()方法设置x轴的时间范围，只显示指定时间段内的数据。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date'])

# 绘制时序图
plt.plot(data['date'], data['value'])

# 设置x轴时间范围
plt.xlim(['2019-01-01', '2020-12-31'])

3. 添加x轴标签

可以使用xlabel()方法添加x轴标签，标识时间的单位和格式。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date'])

# 绘制时序图
plt.plot(data['date'], data['value'])

# 设置x轴标签
plt.xlabel('Date (Year-Month)')

4. 设置时间格式

可以使用date_formatter()方法设置时间格式，以更好地呈现时间轴。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import matplotlib.dates as mdates

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date'])

# 绘制时序图
plt.plot(data['date'], data['value'])

# 设置x轴时间格式
date_format = mdates.DateFormatter('%Y-%m')
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(date_format)