學了編程后，突然發現用python畫圖是一件很容易的事。想要放松一下的小伙伴，今天我們一起來畫一個時間序列圖吧。

一、讀取數據及處理

通過pandas讀取CSV文件，keep_default_na參數將空值數據改為空字符串

查看原數據信息，原數據分為3day, 時間粒度3min

通過pandas date_range函數生成時間序列時間數據，指定freq='180s'import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.dates as mdates

%matplotlib inline

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 顯示中文(windows)

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用來正常顯示負號

df = pd.read_csv('traffic_analysis_macro.csv', keep_default_na=False) # 無數據當做空字符串處理

# df.drop(['region_id'], axis=1, inplace=True)

# 查看原始數據集情況

print('shape:', df.shape)

print('describle:', df.describe())

print('data head:', df.head())

# 該數據集,分為3天,時間粒度3min;

# 首先按天切分數據

df_0912 = df[:480]

df_0915 = df[480:960]

df_0916 = df[960:]

# 生成時間序列：X軸刻度數據

table = pd.DataFrame([i for i in range(480)],columns=['value'],index=pd.date_range('00:00:00', '23:57:00', freq='180s'))

二、繪制圖形# 圖片大小設置

fig = plt.figure(figsize=(15,9), dpi=100)

ax = fig.add_subplot(111)

# X軸時間刻度格式 & 刻度顯示

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

plt.xticks(pd.date_range(table.index[0],table.index[-1],freq='H'), rotation=45)

# 繪圖

ax.plot(table.index,df_0912['avg_speed'],color='r', label='9月12日')

ax.plot(table.index,df_0915['avg_speed'],color='y', label='9月15日')

ax.plot(table.index,df_0916['avg_speed'],color='g', label='9月16日')

# 輔助線

sup_line = [35 for i in range(480)]

ax.plot(table.index, sup_line, color='black', linestyle='--', linewidth='1', label='輔助線')

plt.xlabel('time_point', fontsize=14) # X軸標簽

plt.ylabel("Speed", fontsize=16) # Y軸標簽

ax.legend() # 圖例

plt.title("車速時序圖", fontsize=25, color='black', pad=20)

plt.gcf().autofmt_xdate()

# 隱藏-上&右邊線

# ax.spines['right'].set_color('none')

# ax.spines['top'].set_color('none')

# plt.savefig('speed.png')

plt.show()

三、效果圖如下

以上就是python中用matlibplot畫時間序列圖的方法。更多Python學習推薦:PyThon學習網教學中心。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python时间序列动图_python中如何用matlibplot画时间序列图？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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