Matplotlib 需要改进绘图性能的建议吗

我想绘制从1980年到今天的黄金曲线，每日价格：

gg_gp = getgoldprice()

gold_dates = gg_gp.keys()
gold_values = gg_gp.values()

plt.plot_date(list(gold_dates),list(gold_values),linewidth=1)

gold_dates

包含约11000个数字的

datetime

值

我有个问题。因为

黄金日

不包含周六和周日以及股市收盘日，我需要一条连续曲线

为了使其连续，我将

gold_dates

list转换为包含日期字符串的列表，格式为“yyy-mm-dd”。所以现在

list（gold\u dates）

将包含日期字符串，我将使用

plt.plot

但现在它的速度大大减慢了。因此

plt.plot（list（gold\u日期）、list（gold\u值）、linewidth=1）

现在只是挂起

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有什么改进的建议吗？我刚接触Python，所以我会慢慢地学习NumPy。

最简单的解决方案可能是使用整数序列作为x变量，然后手动设置刻度和标签。下面是一个简化的示例：

导入matplotlib.pyplot作为plt
黄金日期=['1980-01-01'，'1980-01-02'，'1980-01-05']
黄金价格=[123130120]
plt.绘图（范围（长度（黄金日期）），黄金值，线宽=1）
plt.xticks（[0,1,2]，标签=黄金日期）

更强大的解决方案是使用，它非常擅长处理时间序列，并且有自己的基于matplotlib的绘图功能