matplotlib作图显示不分时间

如果你在使用matplotlib作图时，X轴时间没有正确显示，可能是因为matplotlib默认将时间视为连续的数值，而不是时间。为了正确显示时间，你需要将X轴上的数据转换为日期格式。以下是一个简单的示例代码，可以将X轴数据转换为日期格式：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
from datetime import datetime

# 构造数据
x = [datetime(2021, 1, 1), datetime(2021, 2, 1), datetime(2021, 3, 1)]
y = [1, 2, 3]

# 创建图形
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制线条
ax.plot(x, y)

# 设置X轴格式
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d'))
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator())

# 显示图形
plt.show()

在上面的代码中，我们首先构造了一个包含日期数据的列表x和一个对应的数值列表y。然后，我们创建了一个图形和一个坐标轴，绘制了一条连接x和y的线条。最后，我们使用`set_major_formatter`和`set_major_locator`方法将X轴格式设置为日期格式，并显示图形。

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食堂某天就餐人数数据（cateen_persons.xlsx）分析并画出一天中就餐人数的时间周期图,用pandas read_excel方法读取excel数据 用 matplotlib作图

好的，我知道了。下面是代码实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取excel数据
df = pd.read_excel('cateen_persons.xlsx')
# 设置时间列为索引
df.set_index('time', inplace=True)
# 绘制时间周期图
df.plot()
plt.show()

这段代码先使用 Pandas 的 `read_excel` 方法读取 Excel 数据，然后使用 `set_index` 方法将时间列设置为索引，最后使用 DataFrame 的 `plot` 方法绘制时间周期图，并使用 Matplotlib 的 `show` 方法显示图像。

食堂某天就餐人数数据（cateen_persons.xlsx）分析并画出一天中就餐人数的时间周期图,用pandas read_excel方法读取excel数据 用 matplotlib作图，画出表格线

好的，下面是代码实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取excel数据
df = pd.read_excel('cateen_persons.xlsx')
# 设置时间列为索引
df.set_index('time', inplace=True)
# 绘制时间周期图，并设置表格线
ax = df.plot(grid=True)
# 显示图例
ax.legend()
# 显示图像
plt.show()

这段代码基本与之前的代码相同，只是在绘制图时添加了 `grid=True` 参数，用于显示表格线。此外，还添加了 `ax.legend()` 方法，显示图例。