從時間（）開始繪製日期（從matplotlib開始）

我從第二秒開始計算浮點數（從time.time（）開始），並且我試圖將它轉換爲這樣（行[0]）：從時間（）開始繪製日期（從matplotlib開始）

x,y = [],[] 
csv_reader = csv.reader(open(csvFile)) 
for line in csv_reader: 
    x.append(float(line[1])) 
    y.append(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(float(line[0])))) 


fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111) 
ax.plot(x,y,'o-') 
fig.autofmt_xdate() 

plt.show()

但matplotlib上示數出像這樣下去：

ValueError: invalid literal for float(): 2013-07-08 15:04:50

如何正確格式化任何想法？

乾杯

來源

2013-07-08 Finger twist

你爲什麼要採取浮動形式2013-的數量07-08 15:04:50？這不是一個浮點數...... – Pablo

因爲如果我自己使用float（line [0]）如果給我一個非常奇怪的結果，我意識到我沒有提供正確的數據，但我不知道如何格式化我的time.time（）適用於matplotlib –

您可以給我們更多關於哪些是行[0]和行[1]的repr（）的細節？ – Pablo

你得到一個ValueError因爲該格式是float()無效。除了將其格式化爲float值之外，請嘗試將格式化的字符串附加到列表中，並按如下所示使用yticks()函數。

>>> yAxis = ['2013-07-08 15:04:50', '2013-07-08 15:03:50', '2013-07-08 5:04:50'] 
>>> from random import randint 
>>> xAxis = [randint(0, 10) for _ in range(3)] 
>>> import pylab as plt 
>>> plt.plot(xAxis, range(len(xAxis))) 
>>> plt.yticks(range(len(yAxis)), yAxis, size='small') 
>>> plt.show()

這給你類似下面的情節，希望這是你正在尋找：

enter image description here

P.S - 你想在X軸上的日期？

來源

2013-07-08 20:13:29

是的，我的意思是在X軸上有日期（仍然試圖弄清楚那個xticks技巧..） –

只要做'plt.plot（yAxis）'然後'plt.xticks（range（len（xAxis）），xAxis，size =「small」）'當然，適當地改變'xAxis'和'yAxis'。 –

很好！似乎工作正常。你知道如何「跳過」日期，顯然是試圖塞滿圖上的所有日期和方式太多了！ –

這裏還有另外一個例子，在日期間的間距不統一，並且可以隨機分佈：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import time 

time_data = np.array([1373316370.877059, 
         1373316373.95448, 
         1373316378.018756, 
         1373316381.960965, 
         1373316383.586567, 
         1373316387.111703, 
         1373316387.611037, 
         1373316391.923015, 
         1373316393.80545, 
         1373316398.294916]) 

ydata = np.random.rand(len(time_data)) 
time_formatted = [] 
for element in time_data: 
    time_formatted.append(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', 
             time.localtime(element))) 

isort = np.argsort(time_data) #Sorting time_data 
plt.xticks(time_data[isort], 
      np.array(time_formatted)[isort], 
      size='small', 
      rotation=35) 
plt.plot(time_data[isort],ydata[isort],'k-') 
plt.show()

enter image description here

來源

2013-07-08 21:06:59 Pablo

從時間（）開始繪製日期（從matplotlib開始）

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