Matplotlib x-ticks 来自 Jan-Jan 而不是 Jan-Dec

Question

我有一年中从 1 月 1 日到 12 月 31 日的每日天气数据。我正在绘制这些每日数据，并希望我的 x-ticks 是每月间隔。但是当我绘制它时，x-tick 来自 Jan-Jan 而不是 Jan-Dec。我如何摆脱最后一个具有 Jan 的 x-tick 并将其限制到 12 月。

如果我将 xlim 设置为从一月到十二月，则图表将覆盖整个轴。我想要从线条开始和结束的地方有一点差距。

日期格式为 YYYY-MM-DD

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

plt.figure()
plt.plot(minmax2014['Date'], minmax2014['min'], color='r', label='Record High')
plt.plot(minmax2014['Date'], minmax2014['max'], color='b', label='Record Low')

plt.legend(loc=2)

d=minmax2014['Date'].values
plt.gca().fill_between(d, minmax2014['max'], minmax2014['min'], facecolor='yellow', alpha=0.3)

plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator())
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%b'))

Answer 1

我只是设置 xlimit 或刻度。您当然可以制作自己的定位器，但这对于您正在做的事情来说似乎有点过分了。

请注意，我在这里使用了datetime64，但您可以轻松地使用datetime。

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

fig, ax = plt.subplots(3, 1, constrained_layout=True)
dates = np.arange('2000-01-01T01:00:00', '2000-12-31T23:00:00',
                  dtype='datetime64[h]')
y = np.random.randn(len(dates))
for a in ax:
    a.plot(dates, y)

ax[1].set_xlim(np.datetime64('1999-12-31T23:59:59'), np.datetime64('2000-12-31T23:00:00'))


ticks = [np.datetime64('2000-%02d-01'%month) for month in range(1, 13)]
ax[2].set_xticks(ticks)
ax[2].xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%b'))

for a in ax[:-1]:
    a.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator())
    a.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%b'))
plt.show()

Answer 2

正如您在评论中提到的，是的，我们可以将刻度移到月中：

minmax2014 = pd.DataFrame({
    'min': np.random.uniform(0,10,365),
    'max': np.random.uniform(90,100,365),
    'Date':pd.date_range('2014-01-01', '2014-12-31', freq='D')
}, )
plt.figure()
plt.plot(minmax2014['Date'], minmax2014['min'], color='r', label='Record High')
plt.plot(minmax2014['Date'], minmax2014['max'], color='b', label='Record Low')

plt.legend(loc=2)

d=minmax2014['Date'].values
plt.gca().fill_between(d, minmax2014['max'], minmax2014['min'], facecolor='yellow', alpha=0.3)

# new ticks at 15th of months
ticks = pd.date_range('2014-01-01', '2014-12-31', freq='MS') + pd.Timedelta(days=14)

# set ticks
plt.xticks(ticks)

# set tick names
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%b'))

输出：