我一直在嘗試根據(jù)頻率繪制日期。這是我的數(shù)據(jù)集的樣子：2017-07-04,132018-04-11,132017-08-17,132017-08-30,132018-04-26,122018-01-03,122017-07-05,112017-06-21,11這是我試過的代碼：with open('test.csv', 'w') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerows(temp)### Extract data from CSV ###with open('test.csv', 'r') as n: reader = csv.reader(n) dates = [] freq = [] for row in reader: dates.append(row[0]) freq.append(row[1])fig = plt.figure()graph = fig.add_subplot(111)# Plot the data as a red line with round markersgraph.plot(dates, freq, 'r-o')graph.set_xticks(dates)graph.set_xticklabels( [dates])plt.show()這是我得到的結(jié)果：xlabels 非常混亂。我希望標(biāo)簽中的日期僅在值發(fā)生變化時(shí)顯示。我不知道該怎么做。幫助表示贊賞。謝謝！
1 回答
素胚勾勒不出你
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首先，我強(qiáng)烈建議您使用該pandas庫及其DataFrame對象來處理您的數(shù)據(jù)。它有一些非常有用的功能，例如read_csv，可以為您節(jié)省一些工作。
為了讓 matplotlib 空間更合理，您需要將日期轉(zhuǎn)換為datetime對象（而不是將日期存儲為字符串）。
在這里，我將使用 Pandas 讀取您的數(shù)據(jù)，解析日期并按日期排序：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Read data
df = pd.read_csv('/path/to/test.csv', names=['date', 'freq'], parse_dates=['date'])
# Sort by date
df.sort_values(by='date', inplace=True)
然后您可以繼續(xù)繪制數(shù)據(jù)（您需要最新版本的熊貓來自動處理日期）：
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
# Plot date against frequency
ax.plot(df['date'], df['freq'], 'r-o')
# Rotate the tick labels
ax.tick_params(axis='x', rotation=45)
fig.tight_layout()
如果你只是想顯示的日期時(shí)的頻率變化，下面將工作
ax.set_xticks(df.loc[np.diff(df['freq']) != 0, 'date'])
雖然我不會推薦它（不等間距看起來很亂）
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