Python - Как построить данные с повторяющейся осью x
Я хотел бы нанести на график данные, зависящие от дня за многие годы, где годы должны быть на оси x (например, 2016,2017,2018). Как это сделать?
Для каждого года у меня есть список дней, которые я бы нанес на ось x, но, конечно, python сохраняет эту ось и отображает все данные за разные годы друг над другом.
Какие-либо предложения?
Код:
Укороченная версия моего словаря L_B_1_mean выглядит так:
2016018 5.68701407589
2016002 4.72437644462
2017018 3.39389424822
2018034 7.01093439059
2018002 8.79958946488
2017002 3.55897852367
код:
data_plot = {"x":[], "y":[], "label":[]}
for label, coord in L_B_1_mean.items():
data_plot["x"].append(int(label[-3:]))
data_plot["y"].append(coord)
data_plot["label"].append(label)
# add labels
for label, x, y in zip(data_plot["label"], data_plot["x"], data_plot["y"]):
axes[1].annotate(label, xy = (x, y+0.02), ha= "left")
# 1 channel different years Plot
plt_data = axes[1].scatter(data_plot["x"], data_plot["y"])
Я создаю свои x-значения здесь: data_plot["x"].append(int(label[-3:])), где я читаю тег имени, например: 2016002, и получаю только значение дня: 002
В итоге у меня 365 дней в году, и теперь я хотел бы построить данные за 2016 год, затем за 2017 год, а затем за 2018 год все друг за другом, а не поверх друг друга.
@ toti08 хм, хорошо ... я подумал, что это больше похоже на концептуальный вопрос, есть ли способ повторить ось x и присвоить ей данные. Но я добавлю код в вопрос
Ответы 1
У тебя есть диктат
L_B_1_mean
{'2016018': 5.68701407589,
'2016002': 4.72437644462,
'2017018': 3.39389424822,
'2018034': 7.010934390589999,
'2018002': 8.79958946488,
'2017002': 3.55897852367}
сюжет с использованием панд:
import pandas as pd
Вы можете просто создать серию панд из этого dict:
s = pd.Series(L_B_1_mean)
2016018 5.687014
2016002 4.724376
2017018 3.393894
2018034 7.010934
2018002 8.799589
2017002 3.558979
dtype: float64
... и приведите строки в указателе к датам:
s.index = pd.to_datetime(s.index, format='%Y%j')
2016-01-18 5.687014
2016-01-02 4.724376
2017-01-18 3.393894
2018-02-03 7.010934
2018-01-02 8.799589
2017-01-02 3.558979
dtype: float64
Затем вы можете легко построить свои данные:
s.plot(marker='o')
график с использованием datetime и matplotlib:
import datetime as DT
import matplotlib.pyplot as plt
t = [DT.datetime.strptime(k, '%Y%j') for k in L_B_1_mean.keys()]
v = list(L_B_1_mean.values())
v = sorted(v, key=lambda x: t[v.index(x)])
t = sorted(t)
plt.plot(t, v, 'b-o')
это очень хороший способ построения данных. L_B_1 - это словарь, поэтому я получаю следующее: AttributeError: 'dict' object has no attribute 'yearday'. Также мой код отображает данные. Однако я хотел бы получить все данные за 2016 год за 365 дней, а затем за новые данные за 365 дней 2017 года и т. д. Я думаю, что ваш код строится так же, как мой :), и это не совсем то, что я ищу .
Я почти подумал, что это будет так, потому что я не совсем понял, какой у вас вариант и чего вы хотите достичь. А то, что у вас диктант, тоже не было в голове - извините ... Отредактирую ...
Привет @Shaun, не могли бы вы опубликовать то, что вы пробовали до сих пор? И не могли бы вы добавить примеры данных в свой код, чтобы людям было легче вам помочь? Ваш вопрос выглядит слишком широким, чтобы получить хороший ответ ...