Python学习笔记#07 - matplotlib.pyplot如何设置坐标轴上下限及间隔、如何将日期作为横坐标

缺乏、安全感 2024-02-19 21:58 9阅读 0赞

问题来由：《Python编程：从入门到实践》16.1.6的代码无法绘制出与图16-2一模一样的图表。  
如果你没有这本书也不要紧，我会给出书中代码、图片和数据。

**书中16.1.6的代码如下**  
绘制斯特卡地区2014年7月份最高气温折线图。

import csv
    from datetime import datetime
        
    from matplotlib import pyplot as plt
        
    # 从文件中获取日期和最高气温
    filename = 'sitka_weather_07-2014.csv'
    with open(filename) as f:
        reader = csv.reader(f)
        header_row = next(reader)
    	
    	dates, highs = [], []
    	for row in reader:
        	current_date = datetime.strptime(row[0], "%Y-%m-%d")
        	dates.append(current_date)
        	
        	high = int(row[1])
        	highs.append(high)
    
    # 根据数据绘制图形
    fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(10, 6))
    plt.plot(dates, highs, c='red')
    
    # 设置图形的格式
    plt.title("Daily high temperatures, July 2014", fontsize=24)
    plt.xlabel('', fontsize=16)
    fig.autofmt_xdate()
    plt.ylabel("Temperature (F)", fontsize=16)
    plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=16)
    
    plt.show()

*【代码中所需的sitka\_weather\_07-2014.csv可以在[这里][Link 1]（书本配套资源）下载到，进入网站点击Download .zip即可。*  
![点击Download .zip即可][Download .zip]  
*所需csv文件在路径ehmatthes-pcc-f555082\\chapter\_16中。】*

**书中图16-2是这样的**  
![图16-2][16-2]  
**而那段代码画出来的图是这样的**  
![16.1.6代码实际运行结果][16.1.6]  
hmmm

![...][]

仔细对比，两幅折线图存在如下差异：

1.  纵轴上下限不一致
2.  横轴日期格式不一致
3.  横轴日期间隔不一致
4.  横轴日期上下限不一致
5.  刻度线朝向不一致
6.  书中折线图上边和右边也带刻度

于是找到matplotlib文档查找对坐标轴的操作：

**1. 坐标轴上下限设置**

可以用pyplot模块中的axis()方法方便地完成横纵坐标轴上下限的设置，使用这个方法时四个限值必须全部给出。

matplotlib.pyplot.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])

也可以用xlim()、ylim()方法分别设置横轴与纵轴的上下限。

matplotlib.pyplot.xlim(left, right) # 或 xlim((left, right))
    matplotlib.pyplot.ylim(bottom, top) # 或 ylim((bottom, top))

使用这个方法时，可以通过关键词传递实参，只设置单个限值。

xlim(right=3)  # 只调整横轴上限

**2. 坐标轴间隔设置**

可以用pyplot模块中的xticks()、yticks()方法设置横纵坐标轴的上下限和间隔。

matplotlib.pyplot.xticks(ticks, [labels], **kwargs)
    matplotlib.pyplot.yticks(ticks, [labels], **kwargs)

ticks接收一个序列，作为坐标轴的刻度标签，或者作为可选参数lable的位置标记，可选参数lable接收一个序列，放在ticks标记的位置上，\*\*kwargs收集text属性，用于控制lable的外观。  
例如：

plt.xticks(range(1, 13, 1), calendar.month_name[1:13], rotation=20)

**3. 获取日期对象**

为了将横坐标的单位变为日期，需要将日期对象作为实参传递给xlim()方法。通过之前已经导入的datetime类，我们可以获取datetime对象。

datetime(year, month, day, hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0, tzinfo=None)

其中可选参数tzinfo（time zone information，时区信息）接收tzinfo对象。  
也可以使用datetime模块中的date类，获取一个date对象。

from datetime import date
    
    date(year, month, day)

**4. 日期格式**

书中表16-1提及了一部分日期格式代码，但是偏偏就没有所需的月份名缩写代码，这里列出完整的日期格式代码表，这些格式代码继承自C语言。

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>代码</th> 
   <th>含义</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>%a</td> 
   <td>星期的三位字母缩写</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%A</td> 
   <td>星期的全称</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%w</td> 
   <td>一位数字表示的星期，其中0为周日，6为周6</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%d</td> 
   <td>两位数字表示的月份中的日期</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%b</td> 
   <td>月份的三位字母缩写</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%B</td> 
   <td>月份的全称</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%m</td> 
   <td>两位数字表示的月份</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%y</td> 
   <td>两位数字表示的年份</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%Y</td> 
   <td>四位数字表示的年份</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%H</td> 
   <td>两位数字表示的24小时制的小时数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%I</td> 
   <td>两位数字表示的12小时制的小时数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%p</td> 
   <td>月份的全称</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%p</td> 
   <td>AM或PM</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%M</td> 
   <td>两位数字表示的分钟数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%S</td> 
   <td>两位数字表示的秒钟数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%f</td> 
   <td>六数字表示的毫秒数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%z</td> 
   <td>以±HHMM表示的世界时偏移量</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%Z</td> 
   <td>时区名</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%j</td> 
   <td>三位数字表示的一年中的天数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%U</td> 
   <td>两位数字表示的一年中的周数，周日作为一周首日，一年中第一个周日前的日子视作第0周</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%W</td> 
   <td>两位数字表示的一年中的周数，周一作为一周首日，一年中第一个周一前的日子视作第0周</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%c</td> 
   <td>当地时间日期格式</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%x</td> 
   <td>当地日期格式</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%X</td> 
   <td>当地的时间格式</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%%</td> 
   <td>%字符</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

从上面代码绘制出的折线图可知，默认的日期格式为“%Y-%m-%d”而书中绘制出折线图使用的日期格式为“%b %d %Y”

**5. 设置日期格式**

有了日期格式代码，下一步就需要把它作为参数传递给相关方法，但上面提到的pyplot中设置坐标轴格式的几个方法并不接收日期格式实参。  
matplotlib还有一个名为axis的模块，其中包含坐标轴和坐标轴标记的类，这些类中提供了对坐标轴进行更多的操作的方法，其中XAxis和YAxis类，就有设置坐标轴格式的set\_major\_formatter()方法。

XAxis.set_major_formatter(self, formatter)
    YAxis.set_major_formatter(self, formatter)

那么怎么获得这两个类的对象呢？可以pyplot模块中的gca()方法，该方法返回与关键词实参相匹配图标的XAxis类的xaxis对象和YAxis类的yaxis对象。

matplotlib.pyplot.gca(**kwargs)

![gca][]  
有了对象和方法，可以进行参数传递了，可是set\_major\_formatter()方法只接收formatter对象，而我们只有表示日期格式的字符串，这时需要从matplotlib中再导入一个新的模块：dates，其中的DateFormatter类，可以把字符串转换为用于日期的DateFomatter对象，这是一种专门用于日期的formatter对象。

matplotlib.dates.DateFormatter(fmt, tz=None)

其中fmt接收日期格式的字符串，tz接收tzinfo对象，设置时区。

**6. 设置日期间隔**

同样地，在XAxis和YAxis类中有设置坐标轴间隔的set\_major\_locator()方法。

XAxis.set_major_locator(self, locator)
    YAxis.set_major_locator(self, locator)

这个方法接收locator对象，我们需要将日期间隔设置为3天，相应地，在dates模块中有DayLocator类。

matplotlib.dates.DayLocator(bymonthday=None, interval=1, tz=None)

其中bymonthday接收一个序列，默认情况下会标记出一月中的每一天，即bymonthday=range(1,32)，**interval设置日期间隔**，tz设置时区。

**7. 设置刻度线朝向**

pyplot模块中的tick\_params()方法可以修改坐标刻度，刻度标签和网格线的外观

matplotlib.pyplot.tick_params(axis='both', **kwargs)

可选形参axis可以传入三种实参\{‘x’, ‘y’, ‘both’\}，指示对哪个坐标轴进行修改，默认值为’both’；看到\*\*kwargs我们就知道这里可以传入一堆关键词实参来修改坐标刻度，刻度标签和网格线的外观，这里只介绍涉及的几个形参：witch可以传入三种实参\{‘major’, ‘minor’, ‘both’\}，默认值为’major’，指示对主刻度还是辅刻度进行修改；**direction可以传入三种实参\{‘in’, ‘out’, ‘inout’\}，设置刻度线朝向**；labelsize可以传入浮点数或字符串，通过数值或字符串（例如’large’）的方式修改刻度标签的字体大小。

我们可以看到书中代码已经使用了这个方法：

plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=16)

所以只需要再传递direction实参就可以修改刻度线朝向了。

**8. 设置双坐标轴**

书中折线图上边和右边也带刻度，其实是建立了双坐标轴。matplotlib的axes模块提供了twinx()、twiny()方法建立双坐标轴，需要注意的是twinx()方法建立的是共享x轴的双轴，亦即建立的是双y轴，相应twiny()建立的是双x轴。

建立双坐标轴之后，我们只需将先前设置好的x、y坐标轴的上下限和刻度间隔复制到新建立的x、y坐标轴上，然后将这两个轴的刻度标签隐藏即可。

twinx()、twiny()方法返回的都是axes对象，我们可以使用axes模块中提供的方法设置坐标轴格式：get\_xlim()、get\_ylim()方法用以获取指定坐标轴的上下限，get\_xticks()、get\_yticks()方法用以获取指定坐标轴的刻度位置列表，set\_xlim()、set\_ylim()方法用以设置指定坐标轴的上下限，set\_xticks()、set\_yticks()方法用以设置指定坐标轴的刻度位置，set\_xticklabels()、set\_yticklabels()方法用以设置指定坐标轴的刻度标签格式，可以传入空列表来关闭坐标轴的刻度标签，需要注意的是x轴以日期为单位，处理起来总是特殊一些，需要使用xaxis\_date()方法，将x轴刻度和刻度标签中的数据当做日期对待。

--------------------

于是，要画出和书中一模一样的折线图，代码如下：

#coding=gbk
    import csv
    from datetime import datetime
    
    from matplotlib import pyplot as plt
    from matplotlib import dates as mdates
    
    filename = 'sitka_weather_07-2014.csv'
    with open(filename) as f:
        reader = csv.reader(f)
        header_row = next(reader)
    
        # 从文件中获取日期和最高气温
        dates, highs = [], []
        for row in reader:
            current_date = datetime.strptime(row[0], "%Y-%m-%d")
            dates.append(current_date)
            
            highs.append(int(row[1]))
    
        # 根据数据绘制图表
        fig = plt.figure(figsize=(10, 6))
        plt.plot(dates, highs, c='red') 
    
        # 设置图表的格式
        plt.title("Daily high temperatures, July 2014", fontsize=24)
        
        plt.xlim([datetime(2014, 7, 1),datetime(2014, 7, 31)]) # 日期上下限
        plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%b %d %Y')) # 日期格式，%B为月份名，%b为月份名缩写
        plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator(interval=3)) # 日期间隔
        plt.xlabel('', fontsize=16)
        fig.autofmt_xdate() # 斜的日期标签
    
        plt.yticks(range(54, 74, 2)) # 温度上下限和间隔
        plt.ylabel("Temperature (F)", fontsize=16)
        plt.tick_params(axis='both', which='major', direction='in', labelsize=12)
        
        xlm = plt.gca().get_xlim()
        xtk = plt.gca().get_xticks()
        ylm = plt.gca().get_ylim()
        ytk = plt.gca().get_yticks()
    
        x2 = plt.gca().twiny()
        x2.xaxis_date()
        x2.set_xlim(xlm)
        x2.set_xticks(xtk)
        x2.set_xticklabels([])
        plt.tick_params(axis='x', which='major', direction='in')
    
        y2 = plt.gca().twinx()
        y2.set_ylim(ylm)
        y2.set_yticks(ytk)
        y2.set_yticklabels([])
        plt.tick_params(axis='y', which='major', direction='in')
        
        plt.show()

注意，这样写会报错：

from matplotlib import dates
    
    plt.gca().xaxis.set_major_formatter(dates.DateFormatter('%Y/%m/%d'))

因为dates在之前已用作变量

[Link 1]: https://ehmatthes.github.io/pcc/
[Download .zip]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/29/a589174a939647d8b835092daf3c5da9.png
[16-2]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/29/423fa6711ceb4a769e392b8fb9d2f1b9.png
[16.1.6]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/29/6b78e4ed6cc54f58942a7e0845172258.png
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[gca]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/29/74e093c59c004aa897e6ea80d5bee89f.png