如何在 Julia 中创建高分辨率时间序列图答案

【问题标题】：how to create a high resolution timeseries plot in Julia如何在 Julia 中创建高分辨率时间序列图
【发布时间】：2021-04-02 13:26:35
【问题描述】：

我已在 Juno 中使用 Timeseries.jl 成功创建，版本为 1.5.3 (2020-11-09)，与 JuliaPro 一起安装，代码如下

尝试 1：

using IterableTables
using DataFrames
using CSV
using Dates
using TimeSeries
using Plots


myfile="test2.csv"
dmft = dateformat"d/m/yyyy HH:MM:SS"
df = DataFrame(CSV.File(joinpath(@__DIR__,myfile); dateformat=dmft))
println(first(df,10))

ta = TimeArray(df; timestamp = :Date)
println(colnames(ta))
display(plot(ta[:Col3]))

并得到了这个情节

timeseries plot in Juno 在我的 REPL 中有以下输出

10×5 DataFrame
│ Row │ Date                │ Col1    │ Col2    │ Col3    │ Col4    │
│     │ DateTime            │ Float64 │ Float64 │ Float64 │ Float64 │
├─────┼─────────────────────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┤
│ 1   │ 2020-08-10T00:00:00 │ 507.28  │ 181.34  │ 1532.96 │ 183.16  │
│ 2   │ 2020-08-10T00:01:00 │ 507.29  │ 181.34  │ 1532.95 │ 183.16  │
│ 3   │ 2020-08-10T00:02:00 │ 507.27  │ 181.34  │ 1532.94 │ 183.16  │
│ 4   │ 2020-08-10T00:03:00 │ 507.28  │ 181.34  │ 1532.97 │ 183.16  │
│ 5   │ 2020-08-10T00:04:00 │ 507.29  │ 181.33  │ 1532.97 │ 183.16  │
│ 6   │ 2020-08-10T00:05:00 │ 507.29  │ 181.33  │ 1532.96 │ 183.16  │
│ 7   │ 2020-08-10T00:06:00 │ 507.27  │ 181.33  │ 1532.95 │ 183.16  │
│ 8   │ 2020-08-10T00:07:00 │ 507.28  │ 181.33  │ 1532.96 │ 183.16  │
│ 9   │ 2020-08-10T00:08:00 │ 507.27  │ 181.33  │ 1532.95 │ 183.16  │
│ 10  │ 2020-08-10T00:09:00 │ 507.28  │ 181.32  │ 1532.96 │ 183.16  │
[:Col1, :Col2, :Col3, :Col4]

不幸的是，它是一个图像，如果我放大分辨率不高，如下所示。

zoomed in image

我希望达到的目标：

理想情况下，我更喜欢下面的高分辨率图像，我可以使用 Shift 和鼠标左键正确放大。

enter image description here

上图的数据框如下所示。

julia> print(first(mydf2,10))
10×8 DataFrame
│ Row │ ticker │ timestamp  │ Open    │ High    │ Low     │ Close   │ AdjClose │ Volume    │
│     │ String │ Date       │ Float64 │ Float64 │ Float64 │ Float64 │ Float64  │ Float64   │
├─────┼────────┼────────────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┼──────────┼───────────┤
│ 1   │ MSFT   │ 2010-12-27 │ 28.12   │ 28.2    │ 27.88   │ 28.07   │ 22.3176  │ 2.16528e7 │
│ 2   │ MSFT   │ 2010-12-28 │ 27.97   │ 28.17   │ 27.96   │ 28.01   │ 22.2699  │ 2.30422e7 │
│ 3   │ MSFT   │ 2010-12-29 │ 27.94   │ 28.12   │ 27.88   │ 27.97   │ 22.2381  │ 1.95025e7 │
│ 4   │ MSFT   │ 2010-12-30 │ 27.92   │ 28.0    │ 27.78   │ 27.85   │ 22.1427  │ 2.07861e7 │
│ 5   │ MSFT   │ 2010-12-31 │ 27.8    │ 27.92   │ 27.63   │ 27.91   │ 22.1904  │ 2.4752e7  │
│ 6   │ MSFT   │ 2011-01-03 │ 28.05   │ 28.18   │ 27.92   │ 27.98   │ 22.2461  │ 5.34438e7 │
│ 7   │ MSFT   │ 2011-01-04 │ 27.94   │ 28.17   │ 27.85   │ 28.09   │ 22.3335  │ 5.44056e7 │
│ 8   │ MSFT   │ 2011-01-05 │ 27.9    │ 28.01   │ 27.77   │ 28.0    │ 22.262   │ 5.89987e7 │
│ 9   │ MSFT   │ 2011-01-06 │ 28.04   │ 28.85   │ 27.86   │ 28.82   │ 22.9139  │ 8.80263e7 │
│ 10  │ MSFT   │ 2011-01-07 │ 28.64   │ 28.74   │ 28.25   │ 28.6    │ 22.739   │ 7.3762e7  │

使用 MarketData.jl 中的数据和以下代码进行绘图：

using Gadfly
display(plot(mydf2,x="timestamp",y="AdjClose", Geom.line))

尝试 2：

我尝试使用我的第一个数据系列来获得类似的结果，只是忽略了 TimeArray（因为它在尝试 1 中没有帮助），并得到以下错误

myfile="test2.csv"
df = DataFrame(CSV.File(joinpath(@__DIR__,myfile)))
println(first(df,10))
display(plot(df,x="Date",y="Col3", Geom.line))

我收到以下数据框和错误消息：

    10×5 DataFrame
│ Row │ Date                │ Col1    │ Col2    │ Col3    │ Col4    │
│     │ DateTime            │ Float64 │ Float64 │ Float64 │ Float64 │
├─────┼─────────────────────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┤
│ 1   │ 2020-08-10T00:00:00 │ 507.28  │ 181.34  │ 1532.96 │ 183.16  │
│ 2   │ 2020-08-10T00:01:00 │ 507.29  │ 181.34  │ 1532.95 │ 183.16  │
│ 3   │ 2020-08-10T00:02:00 │ 507.27  │ 181.34  │ 1532.94 │ 183.16  │
│ 4   │ 2020-08-10T00:03:00 │ 507.28  │ 181.34  │ 1532.97 │ 183.16  │
│ 5   │ 2020-08-10T00:04:00 │ 507.29  │ 181.33  │ 1532.97 │ 183.16  │
│ 6   │ 2020-08-10T00:05:00 │ 507.29  │ 181.33  │ 1532.96 │ 183.16  │
│ 7   │ 2020-08-10T00:06:00 │ 507.27  │ 181.33  │ 1532.95 │ 183.16  │
│ 8   │ 2020-08-10T00:07:00 │ 507.28  │ 181.33  │ 1532.96 │ 183.16  │
│ 9   │ 2020-08-10T00:08:00 │ 507.27  │ 181.33  │ 1532.95 │ 183.16  │
│ 10  │ 2020-08-10T00:09:00 │ 507.28  │ 181.32  │ 1532.96 │ 183.16  │
ERROR: LoadError: Cannot convert DataFrame to series data for plotting

尝试 3：

由于它是 DateTime 格式，我想知道为什么这是一个问题。好的，所以我现在尝试了一些不同的方法，在加载数据时不更改格式，并且仍然不使用 TimeArray：

myfile="test2.csv"
# dmft = dateformat"d/m/yyyy HH:MM:SS"
df = DataFrame(CSV.File(joinpath(@__DIR__,myfile))) # dateformat=dmft removed
println(first(df,10))

display(plot(df,x="Date",y="Col3", Geom.line))

但我还是得到了这个结果：

10×5 DataFrame
│ Row │ Date           │ Col1    │ Col2    │ Col3    │ Col4    │
│     │ String         │ Float64 │ Float64 │ Float64 │ Float64 │
├─────┼────────────────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┤
│ 1   │ 10/8/2020 0:00 │ 507.28  │ 181.34  │ 1532.96 │ 183.16  │
│ 2   │ 10/8/2020 0:01 │ 507.29  │ 181.34  │ 1532.95 │ 183.16  │
│ 3   │ 10/8/2020 0:02 │ 507.27  │ 181.34  │ 1532.94 │ 183.16  │
│ 4   │ 10/8/2020 0:03 │ 507.28  │ 181.34  │ 1532.97 │ 183.16  │
│ 5   │ 10/8/2020 0:04 │ 507.29  │ 181.33  │ 1532.97 │ 183.16  │
│ 6   │ 10/8/2020 0:05 │ 507.29  │ 181.33  │ 1532.96 │ 183.16  │
│ 7   │ 10/8/2020 0:06 │ 507.27  │ 181.33  │ 1532.95 │ 183.16  │
│ 8   │ 10/8/2020 0:07 │ 507.28  │ 181.33  │ 1532.96 │ 183.16  │
│ 9   │ 10/8/2020 0:08 │ 507.27  │ 181.33  │ 1532.95 │ 183.16  │
│ 10  │ 10/8/2020 0:09 │ 507.28  │ 181.32  │ 1532.96 │ 183.16  │
ERROR: LoadError: Cannot convert DataFrame to series data for plotting

我怀疑问题出在日期或日期时间上，但我无法确定。有一篇关于绘制时间序列数据的帖子，但使用 String 代替。 Gadfly.jl : How to plot date time based? 导致我在下面的尝试：

尝试 4：

myfile="test2.csv"
dmft = dateformat"d/m/yyyy HH:MM:SS"
df = DataFrame(CSV.File(joinpath(@__DIR__,myfile); dateformat=dmft)) # historical data for the ticker

dt = Array(df.Date)
dt_str = Array(String,length(dt))
for i=1:length(dt)
    dt_str[i] = string(dt[i]);
end

带有以下错误消息：

ERROR: LoadError: MethodError: no method matching Array(::Type{String}, ::Int64)

这是我 csv 的一个小 sn-p，如果你想试试看。

Date,Col1,Col2,Col3,Col4
10/8/2020 0:00,507.28,181.34,1532.96,183.16
10/8/2020 0:01,507.29,181.34,1532.95,183.16
10/8/2020 0:02,507.27,181.34,1532.94,183.16
10/8/2020 0:03,507.28,181.34,1532.97,183.16
10/8/2020 0:04,507.29,181.33,1532.97,183.16
10/8/2020 0:05,507.29,181.33,1532.96,183.16
10/8/2020 0:06,507.27,181.33,1532.95,183.16
10/8/2020 0:07,507.28,181.33,1532.96,183.16
10/8/2020 0:08,507.27,181.33,1532.95,183.16
10/8/2020 0:09,507.28,181.32,1532.96,183.16
10/8/2020 0:10,507.29,181.32,1532.97,183.16
10/8/2020 0:11,507.28,181.33,1532.94,183.16
10/8/2020 0:12,507.27,181.33,1532.96,183.16
10/8/2020 0:13,507.31,181.33,1532.96,183.17

我是 Julia 的新手，任何初学者级别的指南都非常感谢。

编辑： 这里的问题是情节被渲染为图像。我做了svg，这就是我得到的。不是很吸引人吧？所有高分辨率数据都聚集在一起。

一旦它被渲染为 TimeSeries.jl 所做的图像，而不是使用 plotly 或gladfly（或其他后端引擎）进行绘图，那么我将无法放大绘图。

只要是高分辨率的，不渲染成图片的，不管是plotly还是gladfly或者其他，我都可以。

是的，花盆很长。如果那没有帮助，那就忽略我的代码。在帖子的最后，如果有人不介意向我展示它应该如何正确完成，我提供了一个简短的 csv。又来了。

Date,Col1,Col2,Col3,Col4
10/8/2020 0:00,507.28,181.34,1532.96,183.16
10/8/2020 0:01,507.29,181.34,1532.95,183.16
10/8/2020 0:02,507.27,181.34,1532.94,183.16
10/8/2020 0:03,507.28,181.34,1532.97,183.16
10/8/2020 0:04,507.29,181.33,1532.97,183.16
10/8/2020 0:05,507.29,181.33,1532.96,183.16
10/8/2020 0:06,507.27,181.33,1532.95,183.16
10/8/2020 0:07,507.28,181.33,1532.96,183.16
10/8/2020 0:08,507.27,181.33,1532.95,183.16
10/8/2020 0:09,507.28,181.32,1532.96,183.16
10/8/2020 0:10,507.29,181.32,1532.97,183.16
10/8/2020 0:11,507.28,181.33,1532.94,183.16
10/8/2020 0:12,507.27,181.33,1532.96,183.16
10/8/2020 0:13,507.31,181.33,1532.96,183.17

【问题讨论】：

有点破解的方法，但您可以将其保存为 svg 格式，然后在支持 svg 的 Web 浏览器或图像查看器中打开图像，而不是使用 display。所以像savefig(plot(x), "/path_to_my_file/file_name.svg") 这样的东西应该这样做。为此，我使用GR 后端到Plots。不确定Gadfly 是否支持矢量图形。
谢谢科林。我试图避免将其渲染为图像，因为高分辨率数据（每分钟）变得混乱。我已经编辑了我的帖子。
我似乎没有清楚地传达问题所在。所以让我再试一次。问题是情节被渲染为图像。这似乎是 TimeSeries.jl 的默认设置。然后我受制于图像的分辨率，每天至少需要满足 (60 x 24 = 3600) 个数据点，通常更多。在我想要实现的部分下，我可以成功地制作一个不是图像的图，然后我可以放大每分钟的数据。但是，我不知道如何处理我的数据，我在帖子末尾分享了 csv。
您是否尝试使用plotlyjs() 作为后端？只需将plotlyjs() 添加到代码的开头即可。否则，您也可以尝试其他后端，它们在此处列出：Backends
@Oskar 感谢您的链接！到目前为止，Plotly 最适合我！

标签： datetime time-series julia timeserieschart

【解决方案1】：

这个好像有用

显然，如果它在 String 中，它仍然可以工作。不知道为什么我昨天没有尝试这个

myfile="test2.csv"
dmft = dateformat"d/m/yyyy HH:MM:SS"
df = DataFrame(CSV.File(joinpath(@__DIR__,myfile)))
println(first(df,10))
using Gadfly
display(plot(df2, x="Date", y="Col3", Guide.xticks(label=false), Geom.line, Theme(grid_line_width=0mm)))

我用 plotly 试过了，效果更好。我通过一个帖子进入了兔子洞，上面说 DateTime 必须是字符串。这不是真的。

using IterableTables
using DataFrames
using CSV
using Dates
using Plots
myfile="test2.csv"
dmft = dateformat"d/m/yyyy HH:MM:SS"
df = DataFrame(CSV.File(joinpath(@__DIR__,myfile); dateformat=dmft))
println(first(df,10))
df2 = filter(row -> row[:Date] <= Dates.DateTime("2020-10-15T00:06:00"), df)
plotly()
using StatsPlots
@df df plot(:Date, :Col3)

【讨论】：