Matplotlib：堆疊水平條形圖的x軸上的格式化時間

Question

我正在嘗試使用matplotlib在堆疊的水平條形圖中繪制用戶在不同任務上花費的時間。 x軸是時間。 條形圖的每個部分代表在任務上花費的時間。 但是，我得到了格式不正確的意外圖形。 圖形的格式要求我將圖形放大得很遠才能看到所有條形圖。

該圖確實類似於我需要的圖，但起初它看起來像這樣： 原始圖

為了得到這個，我必須放大很遠： 放大圖

除了第一個和最后一個數據點之外，放大的圖似乎具有正確的條形比例。

我的數據是timedelta對象的列表，因此可以將它們添加在一起。 我將它們轉換為datetime對象以圖形化數據。

給我不想要的結果的代碼是：

import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
from datetime import timedelta
import matplotlib.dates as dt

def sum_times(data, N):
    '''sums the first N datetime elements in a list
       changes from timedelta object to datetime object
    '''
    # initialize
    summ = datetime(1900, 1, 1, 0, 0, 0)
    for i in range(len(data[0:N])):
        summ += data[i]
    return summ

start_date = datetime(1900, 1, 1, 0, 0, 0)
times = [timedelta(0, 737), 
         timedelta(0, 110), 
         timedelta(0, 356), 
         timedelta(0, 171), 
         timedelta(0, 306)]

fig, ax1 = plt.subplots(1,1, sharex=True, sharey=True)

ax1.set_title("Bug being fixed")
ax1.set_xlabel('time')
ax1.xaxis_date()

# the graph uses datetime objects
ax1.barh(1, times[0] + start_date)
ax1.barh(1, times[1] + start_date, left=sum_times(times, 1))
ax1.barh(1, times[2] + start_date, left=sum_times(times, 2))
ax1.barh(1, times[3] + start_date, left=sum_times(times, 3))
ax1.barh(1, times[4] + start_date, left=sum_times(times, 4))

ax1.set_xticks(range(1,10))   # arbitrary 

plt.show()

我該怎么做才能改變格式？

我曾嘗試將ax1.set_xticklabels()與datetime或timedelta對象一起使用，但出現異常： ValueError: ordinal must be >= 1 。

當我使用

ax1.xaxis.set_major_locator(dt.MinuteLocator(interval=60))
ax1.xaxis.set_major_formatter(dt.DateFormatter('%M:%S'))

格式仍然不正確。

我正在使用python 3.6，matplotlib，PyDev IDE和Windows 8。

如果有任何更適合顯示此類數據的庫或可以補充matplotlib / pyplot的庫，則不勝感激。

另外，我嘗試使用循環來自動執行對ax1.barh(...)的調用，但是圖形窗口不會顯示並且變得無響應。 由於我想繪制更大的數據集，因此我可以使用更優雅的解決方案。

Answer 1

在提供@rvd的建議的基礎上，我提出了使用熊貓的更好解決方案。 就格式而言，它仍然不是理想的選擇，但是我不需要花太多的力氣就能看到我的圖並且數據是成比例的。

這是使用pandas使其工作更好的代碼：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
from datetime import timedelta
import matplotlib.dates as dt

times = [timedelta(0, 737), 
         timedelta(0, 110), 
         timedelta(0, 356), 
         timedelta(0, 171), 
         timedelta(0, 306)]

start_date = datetime(1900, 1, 1, 0, 0, 0)
times_datetime = [start_date + times[i] for i in range(len(times))]
# pandas requires numerical data on dependent axis
times_num = dt.date2num(times_datetime)
# to make times_num proportionally correct
for i in range(len(times_num)):
    times_num[i] -= dt.date2num(start_date)

df = pd.DataFrame([times_num], index=['bugs'])
fig, ax1 = plt.subplots(1,1, sharex=True, sharey=True)
df.plot(kind='barh', ax=ax1, stacked=True)
plt.show()

這產生了：

x軸刻度可能不是時間，但是數據可視化更像是我要尋找的東西。

謝謝！

Answer 2

在Python中使用pandas庫可能會派上用場，因為對時間序列分析和繪圖的支持比在matplotlib （基於該庫的基礎上）更加原生和直觀。 如果你有一個CSV文件的形式數據，將數據加載到使用數據幀df = pandas.read_csv(FILEPATH)和與積df.plot() 如果您要查找更復雜或響應更快的圖，請一定要查看Plotly-您只需將庫導入python並制作時間序列的響應圖即可，而且非常簡單。