


Bagaimana untuk Memplot Data Berasaskan Masa dengan Berkesan Menggunakan Matplotlib?
Memplot Data Berasaskan Masa dalam Matplotlib
Apabila bekerja dengan set data di mana masa ialah pembolehubah yang ketara, memplotkannya pada paksi-x boleh memberikan pandangan yang berharga. Matplotlib, perpustakaan Python yang popular untuk visualisasi data, menawarkan cara yang mudah untuk mengendalikan data berasaskan masa.
Menukar Cap Masa kepada Objek Masa Tarikh Python
Untuk bermula, jika cap masa anda data belum lagi dalam format datetime Python, anda perlu menukarnya. Gunakan fungsi datetime.strptime() untuk menghuraikan cap masa dan mencipta objek datetime:
from datetime import datetime timestamp_list = ["12:00:00.000000", "14:00:00.000000", "16:00:00.000000"] datetime_list = [datetime.strptime(timestamp, "%H:%M:%S.%f") for timestamp in timestamp_list]
Menukar Objek Datetime kepada Format Matplotlib
Sebaik sahaja anda mempunyai objek datetime Python, the Fungsi matplotlib.dates.date2num() menukarnya kepada format yang sesuai untuk memplot pada paksi-x:
import matplotlib.dates dates = matplotlib.dates.date2num(datetime_list)
Memplot dengan plot_date
Untuk menggambarkan data berasaskan masa, Matplotlib menyediakan Fungsi plot_date():
import matplotlib.pyplot as plt plt.plot_date(dates, y_values) plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Value') plt.show()
Ini akan menghasilkan plot garisan dengan masa pada paksi-x dan nilai yang sepadan pada paksi-y.
Nota: Untuk kejelasan yang lebih baik, disyorkan untuk menetapkan label untuk paksi-x dan y. Gunakan plt.xlabel() dan plt.ylabel() untuk tujuan ini.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Memplot Data Berasaskan Masa dengan Berkesan Menggunakan Matplotlib?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.
