Python：如何在 pcolormesh 中将日期时间添加到 x 轴

Question

使用 matplotlib 散点图或折线图，我可以将 x 轴指定为日期时间数组。

from datetime import datetime, timedelta
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

size = 10

# List of Dates
base = datetime.today()
date_list = [base - timedelta(weeks=x) for x in range(0, size)]

plt.figure(1)
a = np.random.random([size])
plt.plot(date_list,a)
plt.xticks(rotation=45)

我想制作一个以日期时间为 x 轴的 pcolormesh 图，但出现错误

这可行，但不是我想要的......

b = np.random.random([size,size])
plt.figure(2)
c = np.arange(0,size)
plt.pcolormesh(c,c,b)

这会引发错误...

plt.figure(3)
plt.pcolormesh(date_list,c,b)

如果您无法使用 datetime 数组提供 pcolormesh，是否有另一种方法可以将 x 轴格式化为日期？

更新

这个问题似乎已经在 matplotlib 的更新版本中得到解决。现在可以向 pcolormesh xaxis 添加日期时间（版本 3.4.3）

from datetime import datetime, timedelta
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

size = 10

b = np.random.random([size, size])

# List of Dates
base = datetime.today()
date_list = [base - timedelta(hours=x) for x in range(0, size)]

c = np.arange(0,size)

plt.pcolormesh(date_list, c, b, shading='auto')
plt.xticks(rotation=45)

Answer 1

这是一个工作示例：

from datetime import datetime, timedelta
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

size = 20

base = datetime.today()

x_axis = [base - timedelta(weeks=x) for x in range(0, size)]
y_axis = np.arange(0,size)
data = np.random.random([size,size])

plt.pcolormesh(x_axis, y_axis, data, shading='auto')
plt.xticks(rotation=45)
plt.subplots_adjust(left=None, bottom=0.2, right=None, top=None, wspace=None, hspace=None)
plt.show()

Answer 2

我刚刚发现您可以在np.meshgrid 中使用像dtype 这样的日期时间。

这意味着您不必手动格式化时间轴。此外，当您放大绘图时，时间轴也会自动缩放。

plt.pcolormesh(
    *np.meshgrid(time_array, y_axis_array),
    data_2D_array
)

这里的time_array.dtype 是一个类似日期时间的对象。到目前为止，我已经尝试过使用pd.Timestamp，我的猜测是它应该也适用于其他人

Answer 3

类似这样的：

from datetime import datetime, timedelta
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

size = 10

# List of Dates
base = datetime.now()
date_list = [base - timedelta(weeks=x) for x in range(0, size)]
date_list = [i.strftime("%Y %m %d") for i in date_list]

b = np.random.random([size,size])
plt.figure(2)
c = np.arange(0,size)
plt.pcolormesh(c,c,b)
plt.xticks(c, date_list, rotation='vertical')
plt.subplots_adjust(bottom=0.2)
plt.show()