python 对str值 创建时间变量 作为matplotlib的x坐标值

可以使用 Python 中的 datetime 模块将字符串转换为时间变量，然后作为 Matplotlib 的 x 坐标值。具体的实现方法如下：

import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime

# 定义时间字符串
time_str = '2021-07-01 12:00:00'

# 将字符串转换为时间变量
time_var = datetime.strptime(time_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')

# 定义 y 坐标值
y = [1, 2, 3, 4]

# 定义 x 坐标值
x = [time_var + i * timedelta(minutes=30) for i in range(len(y))]

# 绘制折线图
plt.plot(x, y)

# 显示图形
plt.show()

在上述代码中，我们首先定义了一个时间字符串 `time_str`，然后使用 `datetime.strptime()` 函数将其转换为时间变量 `time_var`。接着，我们使用 `timedelta()` 函数生成了 4 个时间间隔为 30 分钟的时间变量，分别加上 `time_var` 作为 x 坐标值。最后，将 x 和 y 坐标值传入 `plt.plot()` 函数中，即可绘制出折线图。

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在Python中可以使用Matplotlib库来画浮点图，并且可以使用一些方法来标记出peak值并显示坐标值。

标记peak值并显示坐标值：

可以使用Matplotlib中的annotate()方法来在图中标记peak值，并使用text()方法来显示坐标值。具体实现步骤如下：

1. 找到peak值的坐标

2. 使用annotate()方法标记出peak值，并设置箭头、文本等参数

3. 使用text()方法显示坐标值

下面是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

#找到peak值的坐标
peak_x = x[np.argmax(y)]
peak_y = np.max(y)

#画图
plt.plot(x, y)

#标记peak值，并显示坐标值
plt.annotate('Peak', xy=(peak_x, peak_y), xytext=(peak_x+1, peak_y+0.5), arrowprops=dict(facecolor='red', shrink=0.05))
plt.text(peak_x+1, peak_y, '(%s, %s)' % (peak_x, peak_y))

#显示图像
plt.show()

该代码中，使用text()方法在peak值旁边显示坐标值。其中'(%s, %s)' % (peak_x, peak_y)表示需要显示的文本内容，peak_x和peak_y分别为所找到的peak值的坐标。

python matplotlib折线图x 轴为时间

Python的Matplotlib库提供了丰富的功能，用于绘制各种类型的图表，包括折线图。如果我们想要在Matplotlib中绘制折线图，其中x轴表示时间，可以按照以下步骤进行操作。

首先，我们需要确保已经安装了Matplotlib库。如果没有安装，可以使用pip命令进行安装。

在Python脚本中，我们需要导入Matplotlib库的pyplot模块，并进行相应的配置。下面是导入Matplotlib库并配置的示例代码：

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

接下来，我们需要准备好数据，包括时间和对应的数值。假设我们有一个包含时间和数值的列表：

dates = ['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03', ...]
values = [10, 20, 30, ...]

接下来，我们需要将时间转换为Matplotlib可以理解的格式。可以使用`mdates.datestr2num()`函数将时间字符串转换为Matplotlib的日期格式。示例如下：

converted_dates = [mdates.datestr2num(date) for date in dates]

接下来，我们可以使用Matplotlib的`plot()`函数绘制折线图。例子中代码如下：

plt.plot(converted_dates, values)

然后，我们可以为绘制的折线图添加标题、标签和网格等元素。比如：

plt.title('折线图')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('数值')
plt.grid(True)

最后，我们可以使用`show()`函数显示绘制的折线图：

plt.show()

以上是在Matplotlib中绘制折线图，其中x轴表示时间的基本步骤。你可以根据自己的数据和需求进行相应的修改和配置。