如何使用 matplotlib 在 python 中绘制时间戳？
How to plot timestamps in python using matplotlib?
我一直在整个 google 上搜索此内容，但似乎无法准确找到我要查找的内容。
所以，基本上，我有两个列表：一个列表包含时间戳数据，第二个列表包含与之对应的值。
现在我的问题是：我的时间戳格式如下
['Mon Sep 1 16:40:20 2015', 'Mon Sep 1 16:45:20 2015',
'Mon Sep 1 16:50:20 2015', 'Mon Sep 1 16:55:20 2015']
那么，matplotlib中使用的是哪种时间格式？我试图直接绘制它，但它给了我：
ValueError: invalid literal
可以用datetime.datetime.strptime转换吗？如果不行，那还有什么办法呢？
将 timestamp 转换为正确格式后，我应该如何绘制新转换的时间戳及其对应的值？
我可以使用 matplotlib.pyplot.plot(time, data) 还是必须使用 plot_date 方法来绘制它？
是的，使用 strptime
import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
x = ['Mon Sep 1 16:40:20 2015', 'Mon Sep 1 16:45:20 2015',
'Mon Sep 1 16:50:20 2015', 'Mon Sep 1 16:55:20 2015']
y = range(4)
x = [datetime.datetime.strptime(elem, '%a %b %d %H:%M:%S %Y') for elem in x]
(fig, ax) = plt.subplots(1, 1)
ax.plot(x, y)
fig.show()
好吧，一个两步的故事 让他们的情节真的很好
步骤 1：从 string 到 datetime实例
步骤 2：从 datetime 到 matplotlib 约定兼容 float for dates/times
一如既往，恶魔隐藏的很详细
matplotlib 日期 几乎 相等，但 不等于：
# mPlotDATEs.date2num.__doc__
#
# *d* is either a class `datetime` instance or a sequence of datetimes.
#
# Return value is a floating point number (or sequence of floats)
# which gives the number of days (fraction part represents hours,
# minutes, seconds) since 0001-01-01 00:00:00 UTC, *plus* *one*.
# The addition of one here is a historical artifact. Also, note
# that the Gregorian calendar is assumed; this is not universal
# practice. For details, see the module docstring.
因此，强烈建议重新使用他们的 "own" 工具：
from matplotlib import dates as mPlotDATEs # helper functions num2date()
# # and date2num()
# # to convert to/from.
管理轴标签、格式和比例（min/max）是一个单独的问题
不过，matplotlib 也为这部分带来了武器：
from matplotlib.dates import DateFormatter, \
AutoDateLocator, \
HourLocator, \
MinuteLocator, \
epoch2num
from matplotlib.ticker import ScalarFormatter, FuncFormatter
例如可以做：
aPlotAX.set_xlim( x_min, x_MAX ) # X-AXIS LIMITs ------------------------------------------------------------------------------- X-LIMITs
#lt.gca().xaxis.set_major_locator( matplotlib.ticker.FixedLocator( secs ) )
#lt.gca().xaxis.set_major_formatter( matplotlib.ticker.FuncFormatter( lambda pos, _: time.strftime( "%d-%m-%Y %H:%M:%S", time.localtime( pos ) ) ) )
aPlotAX.xaxis.set_major_locator( AutoDateLocator() )
aPlotAX.xaxis.set_major_formatter( DateFormatter( '%Y-%m-%d %H:%M' ) ) # ----------------------------------------------------------------------------------------- X-FORMAT
#--------------------------------------------- # 90-deg x-tick-LABELs
plt.setp( plt.gca().get_xticklabels(), rotation = 90,
horizontalalignment = 'right'
)
#------------------------------------------------------------------
我一直在整个 google 上搜索此内容，但似乎无法准确找到我要查找的内容。
所以，基本上，我有两个列表：一个列表包含时间戳数据，第二个列表包含与之对应的值。
现在我的问题是：我的时间戳格式如下
['Mon Sep 1 16:40:20 2015', 'Mon Sep 1 16:45:20 2015',
'Mon Sep 1 16:50:20 2015', 'Mon Sep 1 16:55:20 2015']
那么，matplotlib中使用的是哪种时间格式？我试图直接绘制它，但它给了我：
ValueError: invalid literal
可以用datetime.datetime.strptime转换吗？如果不行，那还有什么办法呢？
将 timestamp 转换为正确格式后，我应该如何绘制新转换的时间戳及其对应的值？
我可以使用 matplotlib.pyplot.plot(time, data) 还是必须使用 plot_date 方法来绘制它？
是的，使用 strptime
import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
x = ['Mon Sep 1 16:40:20 2015', 'Mon Sep 1 16:45:20 2015',
'Mon Sep 1 16:50:20 2015', 'Mon Sep 1 16:55:20 2015']
y = range(4)
x = [datetime.datetime.strptime(elem, '%a %b %d %H:%M:%S %Y') for elem in x]
(fig, ax) = plt.subplots(1, 1)
ax.plot(x, y)
fig.show()
好吧，一个两步的故事 让他们的情节真的很好
步骤 1：从 string 到 datetime实例
步骤 2：从 datetime 到 matplotlib 约定兼容 float for dates/times
一如既往，恶魔隐藏的很详细
matplotlib 日期 几乎 相等，但 不等于：
# mPlotDATEs.date2num.__doc__
#
# *d* is either a class `datetime` instance or a sequence of datetimes.
#
# Return value is a floating point number (or sequence of floats)
# which gives the number of days (fraction part represents hours,
# minutes, seconds) since 0001-01-01 00:00:00 UTC, *plus* *one*.
# The addition of one here is a historical artifact. Also, note
# that the Gregorian calendar is assumed; this is not universal
# practice. For details, see the module docstring.
因此，强烈建议重新使用他们的 "own" 工具：
from matplotlib import dates as mPlotDATEs # helper functions num2date()
# # and date2num()
# # to convert to/from.
管理轴标签、格式和比例（min/max）是一个单独的问题
不过，matplotlib 也为这部分带来了武器：
from matplotlib.dates import DateFormatter, \
AutoDateLocator, \
HourLocator, \
MinuteLocator, \
epoch2num
from matplotlib.ticker import ScalarFormatter, FuncFormatter
例如可以做：
aPlotAX.set_xlim( x_min, x_MAX ) # X-AXIS LIMITs ------------------------------------------------------------------------------- X-LIMITs
#lt.gca().xaxis.set_major_locator( matplotlib.ticker.FixedLocator( secs ) )
#lt.gca().xaxis.set_major_formatter( matplotlib.ticker.FuncFormatter( lambda pos, _: time.strftime( "%d-%m-%Y %H:%M:%S", time.localtime( pos ) ) ) )
aPlotAX.xaxis.set_major_locator( AutoDateLocator() )
aPlotAX.xaxis.set_major_formatter( DateFormatter( '%Y-%m-%d %H:%M' ) ) # ----------------------------------------------------------------------------------------- X-FORMAT
#--------------------------------------------- # 90-deg x-tick-LABELs
plt.setp( plt.gca().get_xticklabels(), rotation = 90,
horizontalalignment = 'right'
)
#------------------------------------------------------------------