概述
为了更好地了解我所追求的结果,我和Balsamiq一起举了一个例子：@H_502_3@
我看过matpltolib docs和examples,但我似乎找不到合适的图表类型.唯一看起来很相似的是@L_404_3@,但这不是我需要的.@H_502_3@
>我宁愿不必使用图形基元手动绘制图形.
>我可以根据需要按摩数据.@H_502_3@
PS：如果你知道一个好的库以另一种语言(例如javascript)执行此操作,我也会对指针感激不尽.@H_502_3@
在这种情况下,只需使用条形图来绘制内容,并告诉matplotlib轴是日期.@H_502_3@
为了获得时间,您可以利用matplotlib的内部日期格式是浮点数的事实,其中每个整数对应于当天的0:00.因此,为了获得时间,我们可以做的时间=日期％1.@H_502_3@
举个例子(其中90％是生成和操作日期.绘图只是对bar的一次调用.)：@H_502_3@
import datetime as dt import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl def main(): start,stop = dt.datetime(2012,3,1),dt.datetime(2012,4,1) fig,ax = plt.subplots() for color in ['blue','red','green']: starts,stops = generate_data(start,stop) plot_durations(starts,stops,ax,facecolor=color,alpha=0.5) plt.show() def plot_durations(starts,ax=None,**kwargs): if ax is None: ax = plt.gca() # Make the default alignment center,unless specified otherwise kwargs['align'] = kwargs.get('align','center') # Convert things to matplotlib's internal date format... starts,stops = mpl.dates.date2num(starts),mpl.dates.date2num(stops) # Break things into start days and start times start_times = starts % 1 start_days = starts - start_times durations = stops - starts start_times += int(starts[0]) # So that we have a valid date... # Plot the bars artist = ax.bar(start_days,durations,bottom=start_times,**kwargs) # Tell matplotlib to treat the axes as dates... ax.xaxis_date() ax.yaxis_date() ax.figure.autofmt_xdate() return artist def generate_data(start,stop): """Generate some random data...""" # Make a series of events 1 day apart starts = mpl.dates.drange(start,stop,dt.timedelta(days=1)) # Vary the datetimes so that they occur at random times # Remember,1.0 is equivalent to 1 day in this case... starts += np.random.random(starts.size) # Make some random stopping times... stops = starts + 0.2 * np.random.random(starts.size) # Convert back to datetime objects... return mpl.dates.num2date(starts),mpl.dates.num2date(stops) if __name__ == '__main__': main()
在旁注中,对于从一天开始到下一天结束的事件,这将使y轴延伸到第二天.如果您愿意,可以通过其他方式处理它,但我认为这是最简单的选择.@H_502_3@
总结
以上是编程之家为你收集整理的如何在matplotlib中创建损坏的垂直条形图？全部内容，希望文章能够帮你解决如何在matplotlib中创建损坏的垂直条形图？所遇到的程序开发问题。
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