這篇文章給大家分享的是有關(guān)python中用matlibplot畫時間序列圖的案例的內(nèi)容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧。

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一、讀取數(shù)據(jù)及處理

通過pandas讀取CSV文件，keep_default_na參數(shù)將空值數(shù)據(jù)改為空字符串

查看原數(shù)據(jù)信息，原數(shù)據(jù)分為3day, 時間粒度3min

通過pandas date_range函數(shù)生成時間序列時間數(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)當做空字符串處理
# df.drop(['region_id'], axis=1, inplace=True)
 
# 查看原始數(shù)據(jù)集情況
print('shape:', df.shape)
print('describle:', df.describe())
print('data head:', df.head())
 
# 該數(shù)據(jù)集,分為3天,時間粒度3min;
# 首先按天切分數(shù)據(jù)
df_0912 = df[:480]
df_0915 = df[480:960]
df_0916 = df[960:]
 
# 生成時間序列：X軸刻度數(shù)據(jù)
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(shè)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

感謝各位的閱讀！關(guān)于python中用matlibplot畫時間序列圖的案例就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，讓大家可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！

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