如何在 matplotlib 中设置自定义 x 轴和 y 轴刻度？

Question

这是我从下面显示的代码中获得的图表（这是一个更大的脚本的片段）

dataset = pd.read_csv('mon-ac-on-uni-on.csv')
print(dataset.columns)
X_test_mon = dataset[['Day', 'Month', 'Hour', 'AirConditioning', 'Temp','Humidity', 'Calender','Minute']]
y_test_mon = dataset.loc[:, 'AVG(totalRealPower)'].values
print(X_test_mon.columns)

y_pred_mon=regr.predict(X_test_mon)

plt.plot(y_test_mon, color = 'red', label = 'Real data')
plt.plot(y_pred_mon, color = 'blue', label = 'Predicted data')
plt.title('Random Forest Prediction- MONDAY- AC-ON-Uni-ON')
plt.legend()
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Watt')
plt.show()

如您所见，它在 x 轴上有行数，在 y 轴上有以瓦特为单位的功率

现在我只想在 x 轴上显示时间（小时）刻度（8 - 17），在 y 轴上绘制以 KW 为单位的功率（即除以 1000）。 为了实现这一点，我尝试了以下

plt.xticks(X_test_mon['Hour'])
plt.yticks(np.round(y_test_mon/1000))

但我得到的如下所示：两个轴上都只有黑色方块

我也试过

plt.xticks(range(8,17))

但没有变化。 我在这里迷路了。 请帮忙！

Answer 1

据我所见， y_test_mon和y_pred_mon的结果是根据各自数据集的“索引”绘制的。 从定义X_test_mon的行中，我怀疑 plot 中每个数据点之间的最小时间步长是 1 小时。

现在为整个监控时间跨度绘制了 plot。 尝试以下操作：

dates = X_test_mon.groupby(['Day','Month']).groups.keys()


for day, month in dates:
    fig, ax = plt.subplots()
    daily_avg_test_data = y_test_mon[(y_test_mon['Day'] == day) & (y_test_mon['Month'] == month)]
    daily_avg_pred_data = y_pred_mon[(y_test_mon['Day'] == day) & (y_test_mon['Month'] == month)]
    daily_avg_test_data.plot(x='Hour', y='AVG(totalRealPower)', ax=ax)
    daily_avg_pred_data.plot(x='Hour', y='AVG(totalRealPower)', ax=ax)
    plt.xlabel('Time')
    plt.ylabel('kW')
 
    # values were selected from the provided image, should fit the actual plotted data range
    major_ticks=np.arange(20000, 120000, 20000)

    # for plt.yticks(actual, replacement) you have to provide the actual tick (data) values and then the 
    # "replacement" values
    plt.yticks(major_ticks, major_ticks/1000)
plt.show()

这应该生成多个数字（每天一个），其中包含每小时数据和 kW 的 y 轴缩放。