fig.autofmt_xdate()

时间: 2023-04-26 08:03:10 浏览: 232
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`fig.autofmt_xdate()` 是一个 Matplotlib 中的函数，用于自动调整图形的 x 轴刻度文本的方向，使其更加清晰可读。通常在绘制日期或时间序列数据时使用，以确保日期标签不会相互重叠或变得难以阅读。该函数会自动检测日期刻度文本的形式并相应地进行旋转和对齐。
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import datetime days = list(res_date_dict) datetime_days = [datetime.datetime.strptime(date, '%d/%m/%Y') for date in days] sorted_days = sorted(datetime_days) sorted_days = [date.strftime('%d/%m/%Y') for date in sorted_days] pred_values = [ res_date_dict[key][0] for key in sorted_days ] ground_true_values = [ res_date_dict[key][1] for key in sorted_days ] dates = sorted_days fig, ax = plt.subplots() ax.bar(dates, ground_true_values, width=0.8, alpha=0.5, color='b', label='Ground Truth') ax.scatter(dates, pred_values, color='r', label='Prediction') ax.set_xticks(dates) ax.set_xticklabels(dates, rotation=45, ha='right', fontsize=6) # fig.autofmt_xdate() ax.legend() print("save_path: ", save_path) plt.savefig(save_path, dpi = 500)这段代码什么意思

这段代码是用来生成一个柱形图和散点图的。首先，它将一个名为res_date_dict的字典中的键（日期）转换为datetime格式的日期，并按日期顺序排序。然后，它将res_date_dict中每个日期的预测值和真实值提取出来，分别...

plt.style.use('fivethirtyeight') fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize = (10,10)) fig.autofmt_xdate(rotation = 45) ax1.plot(dates, features['actual']) ax1.set_xlabel(''); ax1.set_ylabel('Temperature'); ax1.set_title('Max Temp') ax2.plot(dates, features['temp_1']) ax2.set_xlabel(''); ax2.set_ylabel('Temperature'); ax2.set_title('Previous Max Temp') ax3.plot(dates, features['temp_2']) ax3.set_xlabel('Date'); ax3.set_ylabel('Temperature'); ax3.set_title('Two Days Prior Max Temp') ax4.plot(dates, features['friend']) ax4.set_xlabel('Date'); ax4.set_ylabel('Temperature'); ax4.set_title('Friend Estimate') plt.tight_layout(pad=2)

这段代码使用了Matplotlib库来绘制一个包含四个子图的大图...fig.autofmt_xdate(rotation = 45)这行代码将日期旋转了45度，以避免日期之间的重叠。plt.tight_layout(pad=2)则是用来调整子图之间的间距，使其更加美观。

import csv import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime filename='csv_sitka_weather_2014.csv' with open(filename) as f: reader = csv.reader(f) header_row=next(reader) dates,highs,lows=[],[],[] for row in reader: current_date=datetime.strptime(row[0],'%Y/%m/%d') dates.append(current_date) print(dates) high=int(row[1]) highs.append(high) fig=plt.figure(dpi=128,figsize=(8,5)) plt.plot(dates,highs,c='red') plt.title('Daily high temperatures,2014',fontsize=24) plt.xlabel('',fontsize=16) fig.autofmt_xdate() plt.ylabel('Tenperature(F)',fontsize=16) plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=16) plt.show()

这段代码是用Python语言编写的，它的主要功能是读取一个名为csv_sitka_weather_2014.csv的csv文件，将文件中的日期和高温数据提取出来，并绘制成一幅图表。具体来说，它使用了csv模块读取csv文件，使用matplotlib....

import csv import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime # 解决中文显示问题 plt.style.use('seaborn') plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] # 指定默认字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 filename = 'data/sitka_weather_2018_simple.csv' with open(filename) as f: reader = csv.reader(f) # 创建一个与该文件相关联的阅读器对象 header_row = next(reader) # 读取文件头 dates, highs, lows = [], [], [] for row in reader: # 转换日期格式 current_date = datetime.strptime(row[2], '%Y-%m-%d') high = int(row[5]) low = int(row[6]) dates.append(current_date) highs.append(high) lows.append(low) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(dates, highs, c='red', alpha=0.5) ax.plot(dates, lows, c='blue', alpha=0.5) ax.fill_between(dates, highs, lows, facecolor='blue', alpha=0.1) ax.set_title('2018年每日最高温度', fontsize=24) ax.set_xlabel('', fontsize=16) fig.autofmt_xdate() ax.set_ylabel('温度(F)', fontsize=16) ax.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=16) plt.show()增加平均值显示

fig.autofmt_xdate() ax.set_ylabel('温度(F)', fontsize=16) ax.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=16) # 在图表中添加平均温度 avg_temp = sum(avg) / len(avg) ax.text(dates[0], avg_...

from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data = pd.read_csv('nanjing.csv',encoding='gbk') data['最高气温'] = data['气温'].str.split('/',expand=True)[0] data['最低气温'] = data['气温'].str.split('/',expand=True)[1] data['最高气温'] = data['最高气温'].map(lambda x:int(x.replace('℃',''))) data['最低气温'] = data['最低气温'].map(lambda x:int(x.replace('℃',''))) dates=data['日期'] highs=data['最高气温'] lows=data['最低气温'] fig = plt.figure(dpi=128,figsize=(10,6)) plt.plot(dates,highs,c='red',alpha=0.5) plt.plot(dates,lows,c='blue',alpha=0.5) plt.fill_between(dates,highs,lows,facecolor='blue',alpha=0.2) plt.title('2023南京天气',fontsize=24) plt.xlabel('',fontsize=6) fig.autofmt_xdate() plt.ylabel('气温',fontsize=12) plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=10) plt.xticks(dates[::20])

这段代码用于读取CSV文件中的天气数据，并将每日最高气温和最低气温绘制成折线图。具体实现过程如下： ...同时，使用了xticks函数设置x轴刻度，并使用fig.autofmt_xdate()函数自动调整日期标签的角度。

plt.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%H:%M'))

抱歉，plt对象没有xaxis属性。正确的用法是使用ax.xaxis.set_major_...fig.autofmt_xdate() # 显示甘特图 plt.show() 这样可以正确设置甘特图的横坐标轴为时间格式"%H:%M"。希望这次的解答对你有帮助！
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