Мобильная версияЯ наблюдаю немного неприятную проблему при построении графика некоторых данных с помощью matplotlib.
Как показано в примере вывода ниже, ось X имеет немного неожиданный формат.
Ярлыками являются (например) 04 12:30. 04 — день месяца.
Код и данные предоставлены для воспроизведения этого рисунка, добавленного в конце этого вопроса.
Почему ось X отформатирована таким образом и что я могу сделать, чтобы это «исправить»? (Я не хочу, чтобы день месяца показывался, и особенно не хочу, чтобы он был отформатирован как «04».)
Код
Чтобы запустить код: python3 example.py
# example.py импортировать matplotlib.pyplot как plt импорт панд df = pandas.read_json('data.json') печать(df.head()) рис, ax1 = plt.subplots(figsize=(12, 8)) ax1.plot(df['column_name'], label='Мои данные') ax1.set_xlabel('Отметка времени') ax1.set_ylabel('Значение') ax1.grid(Истина) ax1.legend() plt.title('Пример') plt.tight_layout() plt.savefig('example.png') Данные Сохраните этот файл как data.json
{"column_name":{"1649073600000":174.79,"1649073660000":174.8,"1649073720000":174.79,"1649073780000":174.76,"1649073840000":17 4.69,"1649073900000":174.7,"1649073960000 ":174.69,"1649074020000":174.65,"1649074140000":174.67,"1649074200000":174.7,"1649074260000":174.74,"1649074320000":174.65," 1649074380000":174.69,"1649074440000":174.65,"1649074500000": 174.7,"1649074560000":174.74,"1649074680000":174.72,"1649074740000":174.7,"1649074860000":174.7,"1649074920000":174.71,"164 9074980000":174.75,"1649075040000":174.76,"1649075100000":174.73, "1649075160000":174.76,"1649075220000":174.7,"1649075280000":174.66,"1649075340000":174.61,"1649075400000":174.63,"164907546 0000":174.65,"1649075520000":174.7,"1649075580000":174.69,"1649075640000 ":174.63,"1649075760000":174.66,"1649075820000":174.63,"1649075880000":174.58,"1649075940000":174.5,"1649076000000":174.52," 1649076060000":174.55,"1649076120000":174.55,"1649076180000": 174.54,"1649076240000":174.48,"1649076300000":174.45,"1649076360000":174.38,"1649076420000":174.22,"1649076480000":174.21," 1649076540000":174.15,"1649076660000":174.25,"1649076720000":174.3, "1649076780000":174.28,"1649076840000":174.26,"1649076900000":174.25,"1649076960000":174.23,"1649077020000":174.21,"16490770 80000":174.25,"1649077140000":174.26,"1649077200000":174.27}}
