Matplotlib es una increíble biblioteca de visualización en Python para gráficos 2D de arrays. Matplotlib es una biblioteca de visualización de datos multiplataforma basada en arrays NumPy y diseñada para funcionar con la pila SciPy más amplia.
Matplotlib.dates.DateFormatter
La matplotlib.dates.DateFormatterclase se usa para formatear un tick (en segundos desde la época) con una string de formato strftime. Su clase base es matplotlib.ticker.Formatter.
Sintaxis: clase matplotlib.dates.DateFormatter(fmt, tz=Ninguno)
Parámetros:
- fmt: acepta una string de formato strftime para formatear y es un argumento obligatorio.
- tz: contiene información sobre la zona horaria. Si se establece en ninguno, ignora la información de la zona horaria al formatear la string de fecha.
Ejemplo 1:
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import pandas
total_bars = 25
numpy.random.seed(total_bars)
dates = pandas.date_range('3/4/2020',
periods=total_bars,
freq='m')
diff = pandas.DataFrame(
data=numpy.random.randn(total_bars),
index=dates,
columns=['A']
)
figure, axes = plt.subplots(figsize=(10, 6))
axes.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m'))
axes.bar(diff.index,
diff['A'],
width=25,
align='center')
Producción:
Ejemplo 2:
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
origin = ['2020-02-05 17:17:55',
'2020-02-05 17:17:51',
'2020-02-05 17:17:49']
a = [datetime.strptime(d, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') for d in origin]
b = ['35.764299', '20.3008', '36.94704']
x = matplotlib.dates.date2num(a)
formatter = matplotlib.dates.DateFormatter('%H:%M:%S')
figure = plt.figure()
axes = figure.add_subplot(1, 1, 1)
axes.xaxis.set_major_formatter(formatter)
plt.setp(axes.get_xticklabels(), rotation = 15)
axes.plot(x, b)
plt.show()
Producción:
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por RajuKumar19 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA