Matplotlib x 轴上的毫秒刻度

Question

我正在尝试使用 Matplotlib 对来自 csv 文件的时间序列数据进行 plot。 下面是 csv 文件的前几行。

YYYY-MO-DD HH-MI-SS_SSS,X,Y,Z
2019-12-15 11:01:35.000,-0.2937,0.8477,2.2274
2019-12-15 11:01:35.005,-0.2937,0.8477,2.2274
2019-12-15 11:01:35.010,-0.2937,0.8477,2.2274
2019-12-15 11:01:35.014,0.3231,-1.7574,-4.6244
2019-12-15 11:01:35.021,0.3231,-1.7574,-4.6244
2019-12-15 11:01:35.025,0.3231,-1.7574,-4.6244
2019-12-15 11:01:35.030,0.7319,-4.9294,-4.6236
2019-12-15 11:01:35.035,0.7319,-4.9294,-4.6236

间隔为 5 毫秒 (200 Hz)，文件包含一秒的数据（200 行）。 我的目标是每 100 毫秒设置一次主要的 x-ticks，即：

35.000, 35.100, 35.200, ...., 35.800, 35.900

我尝试使用 dateFormatter 但无法管理。 我怎样才能做到这一点？

#import packages
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import dates
from pandas.plotting import register_matplotlib_converters
register_matplotlib_converters()
import pandas as pd
import numpy as np
#import math
%matplotlib inline

df = pd.read_csv("one-second.csv",index_col="YYYY-MO-DD HH-MI-SS_SSS",parse_dates=True)

fig_1, axes = plt.subplots(3, 1, figsize=(12,12),constrained_layout=True)
axes[0].plot(df['X'],color='red')
axes[0].xaxis.set_major_formatter(dates.DateFormatter("%S.%f"))
axes[0].set_title("X Signal")
axes[0].set_xlabel('Time')
axes[0].set_ylabel('Amplitude')
axes[1].plot(df['Y'],color='green')
axes[1].set_title("Y Signal")
axes[1].set_xlabel('Time')
axes[1].set_ylabel('Amplitude')
axes[2].plot(df['Z'],color='blue')
axes[2].set_title("Z Signal")
axes[2].set_xlabel('Time')
axes[2].set_ylabel('Amplitude')

这就是我目前的管理方式。

Answer 1

感谢您的输入，它帮助我进一步挖掘并找到（可能）更好的方法，如下所示。

ax2 = df['Y'].plot(figsize=(12,5),color='red')
ax2.set(xlabel='second.microseconds')
ax2.xaxis.set_major_locator(dates.MicrosecondLocator(interval=100000, tz=None))
ax2.xaxis.set_major_formatter(dates.DateFormatter('%S.%f'))

Answer 2

我花了一些时间来解决这个问题......

首先使用np.datetime64创建一个日期时间数组：

custom_array=np.arange(np.datetime64('2019-12-15 11:01:35.0'), np.datetime64('2019-12-15 11:01:36.0'),dtype='datetime64[100ms]')

这将返回：

数组（['2019-12-15T11:01:35.000', '2019-12-15T11:01:35.100', '2019-12-15T11:01:35.200', '2019-12-15T11:01:35.300' , '2019-12-15T11:01:35.400', '2019-12-15T11:01:35.500', '2019-12-15T11:01:35.600', '2019-12-15T11:01:35.700', ' 2019-12-15T11:01:35.800', '2019-12-15T11:01:35.900'], dtype='datetime64[100ms]')

然后使用这个自定义数组来设置你的刻度：

axes[0].xaxis.set_ticks(custom_array) axes[0].xaxis.set_major_formatter(dates.DateFormatter("%S.%f"))

这将每 100 毫秒创建一个刻度线，从 11:01:35 开始：

Answer 3

最简单的方法是将 DataFrame 索引直接设置为毫秒值。 然后您可以将您喜欢的刻度指定为一个简单的范围，例如：

import pandas as pd
import numpy as np
%matplotlib inline

df = pd.read_csv("one-second.csv", parse_dates=True) 
df.index = np.arange(start=0, stop=5*len(df), step=5)

df.plot(xticks=np.arange(start=0, stop=5*len(df), step=100))