Python 使用matplotlib的时间序列中的自定义日期范围（x轴）

我绘制时间序列的代码如下：

def plot_series(x, y):
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.plot_date(x, y, fmt='g--') # x = array of dates, y = array of numbers

    fig.autofmt_xdate()
    plt.grid(True)
    plt.show()

我有几千个数据点，因此matplotlib创建了3个月的x轴范围。这就是我的时间序列现在的样子：

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但是，我想要一个每周/每两周的系列。如何更改matplotlib计算x轴日期范围的方式，以及由于我有将近1年的数据，如何确保所有数据都能很好地放在一张图表中？

要更改x轴上记号的频率，必须设置其定位器

要为每周的每个星期一设置记号，可以使用matplotlib模块提供的

（未测试代码）：

当仅使用一个绘图时，x轴上可能会有点拥挤，因为这会产生大约52个刻度

解决这一问题的一个可能方法是，每n周（例如每4周）设置一次勾号标签，每周仅设置一次勾号（即无勾号标签）：

from matplotlib.dates import WeekdayLocator

def plot_series(x, y):
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.plot_date(x, y, fmt='g--') # x = array of dates, y = array of numbers        

    fig.autofmt_xdate()

    # For tickmarks and ticklabels every fourth week
    ax.xaxis.set_major_locator(WeekdayLocator(byweekday=MO, interval=4))

    # For tickmarks (no ticklabel) every week
    ax.xaxis.set_minor_locator(WeekdayLocator(byweekday=MO))

    # Grid for both major and minor ticks
    plt.grid(True, which='both')
    plt.show()

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像

ax.set\xlim（[min\u time，max\u time]）

这样简单的东西会起作用吗？还是需要更自动化的东西？这会限制最小值和最大值。我想要的是更“放大”的图形。因此，我希望间隔1周或2周，而不是3个月。如果我在跟踪您，您希望将数据读入pandas数据帧，然后重新采样：连同

ax.xaxis.set\u major\u格式化程序（DateFormatter（“%Y-%m-%d”）

，这就像charm！

from matplotlib.dates import WeekdayLocator

def plot_series(x, y):
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.plot_date(x, y, fmt='g--') # x = array of dates, y = array of numbers        

    fig.autofmt_xdate()

    # For tickmarks and ticklabels every fourth week
    ax.xaxis.set_major_locator(WeekdayLocator(byweekday=MO, interval=4))

    # For tickmarks (no ticklabel) every week
    ax.xaxis.set_minor_locator(WeekdayLocator(byweekday=MO))

    # Grid for both major and minor ticks
    plt.grid(True, which='both')
    plt.show()