<h3>日期时间x轴</h3>
<p>因此,这段代码似乎正在打开一个文本文件,向日期列表或值列表添加值,然后用这些列表创建一个数据框架。最后,它用线图绘制日期和值</p>
<p>几处更改将帮助您的图形看起来更好。其中很多都是非常基础的,我建议您阅读一些matplotlib教程。在我看来,真正的Python <a href="https://realpython.com/python-matplotlib-guide/" rel="nofollow noreferrer">tutorial</a>是一个很好的起点</p>
<p>固定y轴限制:</p>
<pre><code>plt.set_ylim(0, 100)
</code></pre>
<p>使用来自<a href="https://matplotlib.org/stable/api/dates_api.html" rel="nofollow noreferrer">mdates</a>的x轴定位器来查找间距更好的x标签位置,这取决于您的时间范围,但我制作了一些数据并使用了日定位器</p>
<pre><code>import matplotlib.dates as mdates
plt.xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator())
</code></pre>
<p>使用散点图添加链接图上的数据点</p>
<pre><code>plt.scatter(x, y ... )
</code></pre>
<p>添加网格</p>
<pre><code>plt.grid(axis='both', color='gray', alpha=0.5)
</code></pre>
<p>旋转x记号标签</p>
<pre><code>plt.tick_params(axis='x', rotation=45)
</code></pre>
<p>我模拟了一些数据,并将其绘制成您链接的绘图,这可能对您的工作有所帮助</p>
<p><a href="https://i.stack.imgur.com/6zMTw.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/6zMTw.png" alt="enter image description here"/></a></p>
<pre><code>import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.dates as mdates
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15,5))
x = pd.date_range(start='june 26th 2021', end='july 25th 2021')
rng = np.random.default_rng()
y = rng.integers(low=15, high=25, size=len(x))
ax.plot(x, y, color='gray', linewidth=2)
ax.scatter(x, y, color='gray')
ax.set_ylim(0,100)
ax.grid(axis='both', color='gray', alpha=0.5)
ax.set_yticks(np.arange(0,101, 10))
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator())
ax.tick_params(axis='x', rotation=45)
ax.set_xlim(min(x), max(x))
</code></pre>