绘制python日期时间的累积图

假设我有一个datetime列表，我们知道每个datetime都是事件发生的记录时间

在matplotlib中，是否可以在不预处理此列表的情况下，绘制随时间发生此事件的频率，以累积图的形式显示此数据（以便每个点都大于或等于之前的所有点）？（例如，将datetime对象直接传递给一些出色的matplotlib函数）

或者我需要将此日期时间列表转换为字典项列表，例如：

{"year": 1998, "month": 12, "date": 15, "events": 92}

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然后从这个列表中生成一个图表？

我只是使用高级软件工程的chart director。非常容易处理，尤其是约会。他们在python中也有很多示例。

这应该适合您：

counts = arange(0, len(list_of_dates))
plot(list_of_dates, counts)

当然，您可以为

plot

调用提供任何常用选项，以使图形看起来符合您的需要。（我要指出，matplotlib非常擅长处理日期和时间。）

另一个选项是-它有一个可能有用的选项“cumulative=True”。您可以创建一个累积柱状图，显示截至任何给定日期发生的事件数，如下所示：

from pyplot import hist
from matplotlib.dates import date2num
hist(date2num(list_of_dates), cumulative=True)

grouped_dates = [[d, len(list(g))] for d,g in itertools.groupby(list_of_dates, lambda k: k.date())]
dates, counts = grouped_dates.transpose()
counts = counts.cumsum()
step(dates, counts)

但是这会产生一个条形图，这可能不是你想要的，而且在任何情况下，在水平轴上正确显示日期标签都可能需要一些修改

编辑：我感觉到你真正想要的是每个日期一个点（或条），相应的y值是截至（包括？）该日期发生的事件数。在这种情况下，我建议这样做：

from pyplot import hist
from matplotlib.dates import date2num
hist(date2num(list_of_dates), cumulative=True)

grouped_dates = [[d, len(list(g))] for d,g in itertools.groupby(list_of_dates, lambda k: k.date())]
dates, counts = grouped_dates.transpose()
counts = counts.cumsum()
step(dates, counts)

itertools

模块中的

groupby

函数将生成您要查找的数据类型：每个日期只有一个实例，并附带一个包含该日期的所有

datetime

对象的列表（实际上是一个迭代器）。正如Jouni在评论中所建议的那样，

步骤

函数将给出一个在事件发生的每一天递增的图表，因此我建议使用它来代替

绘图

（提醒我有关cumsum）的EOL礼帽提示

如果您希望每天都有一个积分，无论当天是否发生任何事件，您都需要稍微修改上述代码：

from matplotlib.dates import drange, num2date
date_dict = dict((d, len(list(g))) for d,g in itertools.groupby(list_of_dates, lambda k: k.date()))
dates = num2date(drange(min(list_of_dates).date(), max(list_of_dates).date() + timedelta(1), timedelta(1)))
counts = asarray([date_dict.get(d.date(), 0) for d in dates]).cumsum()
step(dates, counts)

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不过，我认为这不会对

步骤

函数生成的绘图产生任何影响。

因此，您可以从一个日期列表开始：

from datetime import  datetime
list_of_datetime_datetime_objects = [datetime(2010, 6, 14), datetime(1974, 2, 8), datetime(1974, 2, 8)]

bin_size = histo[1][1]-histo[1][0]
pyplot.bar(histo[1][:-1], cumulative_histo_counts, width=bin_size)

# pyplot.plot(histo[1][1:], cumulative_histo_counts)

Matplotlib允许您将

datetime.datetime

对象转换为简单的数字，如David所述：

from matplotlib.dates import date2num, num2date
num_dates = [date2num(d) for d in list_of_datetime_datetime_objects]

然后，您可以计算数据的直方图（查看）：

由于需要累积直方图，因此需要将各个计数相加：

cumulative_histo_counts = histo[0].cumsum()

柱状图将需要箱子大小：

from matplotlib import pyplot

然后可以绘制累积直方图：

from datetime import  datetime
list_of_datetime_datetime_objects = [datetime(2010, 6, 14), datetime(1974, 2, 8), datetime(1974, 2, 8)]

bin_size = histo[1][1]-histo[1][0]
pyplot.bar(histo[1][:-1], cumulative_histo_counts, width=bin_size)

# pyplot.plot(histo[1][1:], cumulative_histo_counts)

或者，您可能需要曲线而不是直方图：

from datetime import  datetime
list_of_datetime_datetime_objects = [datetime(2010, 6, 14), datetime(1974, 2, 8), datetime(1974, 2, 8)]

bin_size = histo[1][1]-histo[1][0]
pyplot.bar(histo[1][:-1], cumulative_histo_counts, width=bin_size)

# pyplot.plot(histo[1][1:], cumulative_histo_counts)

如果希望x轴上的日期而不是数字，可以将数字转换回日期，并要求matplotlib使用日期字符串作为记号，而不是数字：

from matplotlib import ticker

# The format for the x axis is set to the chosen string, as defined from a numerical date:
pyplot.gca().xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(lambda numdate, _: num2date(numdate).strftime('%Y-%d-%m')))
# The formatting proper is done:
pyplot.gcf().autofmt_xdate()
# To show the result:
pyplot.show()  # or draw(), if you don't want to block

这里，

gca（）

和

gcf（）

分别返回当前轴和图形

当然，您可以在上面对

strftime（）

的调用中调整显示日期的方式

除了你的问题，我想提到的是，这是一个非常好的信息来源：你通常可以通过查找与你正试图做的事情相似的图像，并查看它们的源代码，快速找到你需要的东西

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不过它有点贵，我无法想象它会比Python简单多少。（好吧，我想easy是主观的，所以这只是我的观点）这个arange（）方法似乎没有考虑一天中事件发生的次数。。我似乎只得到了一系列递增的数字。e、 g.也许我没有以最清晰的方式问我最初的问题。@ventolin:

arange（）

与Python的内置

range（）

是一样的，只是它返回一个NumPy数组而不是Python列表。它不应该考虑你的事件。您对问题的措辞意味着列表中包含一个

datetime

对象，用于事件的每次发生，我推断您希望每个事件在图表上有一个点。如果不是这样，请澄清，我可以相应地调整我的答案。+1表示matplotlib的

date2num

，以及

hist

中的

累积

选项@David:Aha，对不起，我不清楚。我提到的字典表示法可能会澄清一些问题：我需要的是Y轴上事件数量的图表，以及X轴上的时间（以每天固定的间隔）。一天可能会发生50个事件，下一天可能会发生2个，依此类推，我需要这些事件的累积图表。现在阅读EOL的回应…尝试“步骤”而不是“情节”？尝试这个，我得到。。。这是因为经过处理后，X轴上的点数与Y轴上的点数不同吗？还是我偏离了正轨？你说得对。我更新了答案中的代码，它在我的机器上运行。