Python 在matplotlib中绘制二进制时间线 我试图用MatpTLIB绘制一个二进制时间线（虽然我可以考虑其他的库）。

现在，我所说的“二进制时间线”是指“按时间顺序显示的事件，其中事件空间由两个相反的事件组成”。 这种事件空间的一个例子可以是

{u团队中没有人生病，团队中至少有一个人生病}

我想复制的表示是这样的（我使用d3实现）：

我曾尝试探索堆叠水平杆的使用，但它显然不是适合这项工作的工具

是否有一种更简单和/或更正确的方法来实现该结果？

您可以使用它来绘制二进制时间线

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这可能对您有用：

它确实显示了比您可能需要的更丰富的信息

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你能提供少量的样本数据吗？你也可以看看，它给出了一些可能的，但不是很好的解决方案。@jadsq最简单的例子是

[（391030.0，True），（63202.0，False），（150568.0，True）]

其中每个元组中的数字是框的宽度，第二个是二进制事件@重要的是fBeingernest使用

分散

的解决方案很整洁，但主要缺点是它显示点，因此会有空白（除非我将所有数据标准化为所有宽度的gcd，这是我想要避免的）；使用PIL的解决方案也很好，但目前似乎有些过分。虽然我浏览了matplotlib的示例，但没有发现

损坏的\u barh

。谢谢你指出这一点——我相信我可以根据自己的需要调整它！如果有人必须将

timedelta64

转换为float，以绘制具有给定宽度的框（而不是像上面的示例那样使用

np.ones

），那么我所采用的方法（假设您有一个带有“duration”列的数据帧）是

df.duration.map（pd.Timedelta.to_pytimedelta）/np.timedelta64（1，'D'）

。这基本上以天为单位返回持续时间，类似于

date2num

对日期所做的操作。非常整洁！谢谢链接。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates

#create a time series s with dates as index and 0 and 1 for events
dates = pd.date_range("2017-04-01","2017-06-15", freq="D")
events = np.random.random_integers(0,1,size=len(dates))
s = pd.Series(events, index=dates)

fig, ax= plt.subplots(figsize=(6,2))

# plot green for event==1
s1 = s[s == 1]
inxval = matplotlib.dates.date2num(s1.index.to_pydatetime())
times= zip(inxval, np.ones(len(s1)))
plt.broken_barh(times, (-1,1), color="green")
# plot red for event==0
s2 = s[s == 0]
inxval = matplotlib.dates.date2num(s2.index.to_pydatetime())
times= zip(inxval, np.ones(len(s2)))
plt.broken_barh(times, (-1,1), color="red")

#format axes
ax.margins(0)
ax.set_yticks([])
ax.xaxis.set_major_locator(matplotlib.dates.MonthLocator())
ax.xaxis.set_minor_locator(matplotlib.dates.DayLocator())
monthFmt = matplotlib.dates.DateFormatter("%b")
ax.xaxis.set_major_formatter(monthFmt)
plt.tight_layout()
plt.show()