Matplotlib es un módulo, paquete o biblioteca en python que se utiliza para la visualización de datos. Pyplot es una interfaz para un módulo Matplotlib que proporciona una interfaz similar a MATLAB.
Matplotlib.pyplot.plot_date()
Esta función solía agregar fechas a la trama.
Sintaxis:
matplotlib.pyplot.plot_date(x, y, fmt=’o’, tz=Ninguno, xdate=Verdadero, ydate=Falso, data=Ninguno, **kwargs)
Esta es la sintaxis de la función de fecha. Contiene varios parámetros o argumentos que se explican a continuación.
S.no. |
Parámetro/Argumentos |
Descripción |
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1. |
x, y |
xey ambos son las coordenadas de los datos, es decir, el eje x horizontalmente y el eje y verticalmente. |
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2. |
fmt |
Es un parámetro de string opcional que contiene los detalles de la trama correspondientes como color, estilo, etc. |
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3. |
tz |
tz significa zona horaria utilizada para etiquetar fechas, por defecto (UTC). |
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4. |
fecha x |
El parámetro xdate contiene un valor booleano. Si xdate es verdadero, el eje x se interpreta como fecha en matplotlib. Por defecto, xdate es verdadero. |
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5. |
yfecha |
Si ydate es verdadero, entonces el eje y se interpreta como fecha en matplotlib. Por defecto, la fecha es falsa. |
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6. |
datos |
Los datos que se van a utilizar en la trama. |
El último parámetro **kwargs son los argumentos de palabra clave que controlan las propiedades de Line2D como animación, estilo de unión de guiones, colores, ancho de línea, estilo de línea, marcador, etc.
Ejemplo 1:
Python3
# importing libraries import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime # creating array of dates for x axis dates = [ datetime(2020, 6, 30), datetime(2020, 7, 22), datetime(2020, 8, 3), datetime(2020, 9, 14) ] # for y axis x = [0, 1, 2, 3] plt.plot_date(dates, x, 'g') plt.xticks(rotation=70) plt.show()
Producción:
Ejemplo 2: Creación de un gráfico utilizando un conjunto de datos.
Python3
# importing libraries
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
# creating a dataframe
data = pd.DataFrame({'Date': [datetime(2020, 6, 30),
datetime(2020, 7, 22),
datetime(2020, 8, 3),
datetime(2020, 9, 14)],
'Close': [8800, 2600, 8500, 7400]})
# x-axis
price_date = data['Date']
# y-axis
price_close = data['Close']
plt.plot_date(price_date, price_close, linestyle='--', color='r')
plt.title('Market', fontweight="bold")
plt.xlabel('Date of Closing')
plt.ylabel('Closing Amount')
plt.show()
Producción:
Ejemplo 3: Cambiando el formato de la fecha:
Python3
# importing libraries
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
# creating a dataframe
data = pd.DataFrame({'Date': [datetime(2020, 6, 30),
datetime(2020, 7, 22),
datetime(2020, 8, 3),
datetime(2020, 9, 14)],
'Close': [8800, 2600, 8500, 7400]})
# x-axis
price_date = data['Date']
# y-axis
price_close = data['Close']
plt.plot_date(price_date, price_close, linestyle='--', color='r')
plt.title('Market', fontweight="bold")
plt.xlabel('Date of Closing')
plt.ylabel('Closing Amount')
# Changing the format of the date using
# dateformatter class
format_date = mpl_dates.DateFormatter('%d-%m-%Y')
# getting the accurate current axes using gca()
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(format_date)
plt.show()
Producción:
El formato de la fecha cambió a dd-mm-yyyy. Para saber más sobre el formateador de datos y gca() haga clic aquí.
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por neelutiwari y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA