python中x轴为时间，y轴为一个id，应该怎么画图

可以使用matplotlib库中的scatter或plot函数来绘制图形。

例如，假设有一个时间序列和对应的id序列：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 时间序列
time = pd.date_range(start='2021-01-01', periods=100, freq='D')
# id序列
ids = [1, 2, 3, 4, 5] * 20

则可以使用scatter函数绘制散点图：

# 绘制散点图
plt.scatter(time, ids)
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('ID')
plt.show()

或者使用plot函数绘制折线图：

# 绘制折线图
plt.plot(time, ids)
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('ID')
plt.show()

以上两种方式都可以实现x轴为时间，y轴为id的图形。

相关问题

python中一个json格式文件，x轴为毫秒计数，y轴为一个id，部分json对象可能缺少id属性，应该怎么画图

可以使用Python的matplotlib库来绘制图形。首先，需要将json文件读入Python中，并进行处理。

以下是一个示例代码：

import json
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取json文件
with open('data.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

# 初始化x和y数组
x = []
y = []

# 处理json数据
for obj in data:
    if 'id' in obj:
        x.append(obj['ms'])
        y.append(obj['id'])

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)
plt.xlabel('ms')
plt.ylabel('id')
plt.show()

这段代码将json文件中所有包含'id'属性的对象的'ms'和'id'属性取出，分别存入x和y数组中，并使用matplotlib库的scatter函数绘制散点图。

如果json文件中有些对象缺少'id'属性，可以在处理数据时加入判断，将这些对象排除在外。

用python读取csv文件，绘制折线图，第一列时间固定为x轴，第二列速度、第三列模式、第四列ID做y轴

以下是一个简单的示例代码，可以读取一个名为"test.csv"的csv文件，并将第一列作为x轴，第二列速度、第三列模式、第四列ID分别作为三条折线图的y轴。

import csv
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取csv文件
with open('test.csv', 'r') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    # 跳过第一行
    next(reader)
    # 初始化三个列表，分别存放速度、模式、ID数据
    speeds = []
    modes = []
    ids = []
    for row in reader:
        # 将第二列速度数据添加到speeds列表中
        speeds.append(float(row[1]))
        # 将第三列模式数据添加到modes列表中
        modes.append(float(row[2]))
        # 将第四列ID数据添加到ids列表中
        ids.append(float(row[3]))

# 绘制折线图
plt.plot(range(len(speeds)), speeds, label='speed')
plt.plot(range(len(modes)), modes, label='mode')
plt.plot(range(len(ids)), ids, label='ID')
# 设置x轴标签为时间，y轴标签为数据
plt.xlabel('time')
plt.ylabel('data')
# 显示图例
plt.legend()
# 显示图形
plt.show()

上述示例代码中使用了Python内置的csv模块来读取csv文件，使用了matplotlib库来绘制折线图。在绘制折线图时，通过range函数生成了x轴的坐标，将速度、模式、ID三个列表分别作为y轴数据，使用plt.plot函数绘制了三条折线图。最后，通过设置x轴标签、y轴标签和图例，以及调用plt.show函数来显示图形。