Python 有没有可能生成一个具有这种特定背景的图表？

我需要创建一个图表，它有一个网格，如下图所示。 关键因素包括：

x轴是时间轴，每个刻度标记30秒

图表中的y轴标签以可变间隔重复

图表必须随着数据量的增长而增长（即，对于30分钟的数据，图表的宽度应为60框）

我已经研究matplotlib一段时间了，它看起来很有希望。我还设法用数据填充了图表。40分钟的数据见我的结果

但在我投入更多时间进行研究之前，我必须知道这个目标是否可能实现。如果不是的话，我将不得不查看其他图表。谢谢你的帮助

以下是上述图像的来源（my_数据实际上是从csv读取的，但此处填充了随机垃圾）：

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好吧，我想这是你想要的东西

我曾经每30秒设置一次网格（还需要确保网格设置在小刻度上，使用

ax.xaxis.grid（True，which='tware'）

要重复

yticklabels

，我为X轴上的每个主刻度创建一个轴，并将移动到该刻度的位置。然后，我将脊椎颜色设置为“无”，使其不显示，并旋转实际刻度，但不旋转刻度标签

from matplotlib import dates
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import time
from datetime import datetime

# how often to show xticklabels and repeat yticklabels:
xtickinterval = 10

# Make random data
my_data = list()
for i in range(3000):
    my_data.append((datetime.fromtimestamp(i + time.time()), np.random.randint(120, 160), np.random.randint(10, 100)))

hfmt = dates.DateFormatter('%H:%M:%S')
fig = plt.figure()

actg = fig.add_subplot(2, 1, 1)  # two rows, one column, first plot
actg.set_ylim(50, 210)

atoco = fig.add_subplot(2, 1, 2,sharex=actg)  # second plot, share the xaxis with actg
atoco.set_ylim(-5, 105)

# Set the major ticks to the intervals specified above. 
actg.xaxis.set_major_locator(dates.MinuteLocator(byminute=np.arange(0,60,xtickinterval)))
# Set the minor ticks to every 30 seconds
minloc = dates.SecondLocator(bysecond=[0,30])
minloc.MAXTICKS = 3000
actg.xaxis.set_minor_locator(minloc)
# Use the formatter specified above
actg.xaxis.set_major_formatter(hfmt)

times = []
fhr1 = []
toco = []

for key in my_data:
    times.append(key[0])
    fhr1.append(key[1])
    toco.append(key[2])

print times[-1]-times[0]

# Make your plot
actg.plot_date(times, fhr1, '-')
atoco.plot_date(times, toco, '-')

for ax in [actg,atoco]:
    # Turn off the yticklabels on the right hand side
    ax.set_yticklabels([])

    # Set the grids
    ax.xaxis.grid(True,which='both',color='r')
    ax.yaxis.grid(True,which='major',color='r')

    # Create new yticklabels every major tick on the xaxis
    for tick in ax.get_xticks():
        tx = ax.twinx()
        tx.set_ylim(ax.get_ylim())
        tx.spines['right'].set_position(('data',tick))
        tx.spines['right'].set_color('None')
        for tic in tx.yaxis.get_major_ticks():
            tic.tick1On = tic.tick2On = False


plt.tight_layout()
plt.show()

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你能分享你的代码吗？@tom:刚刚这么做，谢谢你的耐心。哇，看起来真的很好！这么接近我需要的东西，我被吓坏了。：D现在我要深入研究matplotlib，我必须给网格上色（绿色或红色，用户选择）和其他东西。但这是我看到的主要障碍。谢谢！啊，对不起。快速跟进。有300秒的数据，这很好。但我通常会遇到更多…至少是10倍。3000秒多一点，我得到以下运行时错误：RRuleLocator估计从2016-02-23 15:21:41.5生成3049个滴答81725+00:00至2016-02-23 16:12:31.099945+00:00:00：超过定位器MAXTICKS*2（2000）---你对此有什么想法或建议吗？你可以设置次要记号定位器的

MAXTICKS

参数。默认值为1000。我通过将其设置为1500发现，似乎可以工作3000秒。在我上面编辑的示例中，我将其设置为3000以给你一些摆动空间。（我还为你将网格更改为红色）

from matplotlib import dates
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import time
from datetime import datetime

# how often to show xticklabels and repeat yticklabels:
xtickinterval = 10

# Make random data
my_data = list()
for i in range(3000):
    my_data.append((datetime.fromtimestamp(i + time.time()), np.random.randint(120, 160), np.random.randint(10, 100)))

hfmt = dates.DateFormatter('%H:%M:%S')
fig = plt.figure()

actg = fig.add_subplot(2, 1, 1)  # two rows, one column, first plot
actg.set_ylim(50, 210)

atoco = fig.add_subplot(2, 1, 2,sharex=actg)  # second plot, share the xaxis with actg
atoco.set_ylim(-5, 105)

# Set the major ticks to the intervals specified above. 
actg.xaxis.set_major_locator(dates.MinuteLocator(byminute=np.arange(0,60,xtickinterval)))
# Set the minor ticks to every 30 seconds
minloc = dates.SecondLocator(bysecond=[0,30])
minloc.MAXTICKS = 3000
actg.xaxis.set_minor_locator(minloc)
# Use the formatter specified above
actg.xaxis.set_major_formatter(hfmt)

times = []
fhr1 = []
toco = []

for key in my_data:
    times.append(key[0])
    fhr1.append(key[1])
    toco.append(key[2])

print times[-1]-times[0]

# Make your plot
actg.plot_date(times, fhr1, '-')
atoco.plot_date(times, toco, '-')

for ax in [actg,atoco]:
    # Turn off the yticklabels on the right hand side
    ax.set_yticklabels([])

    # Set the grids
    ax.xaxis.grid(True,which='both',color='r')
    ax.yaxis.grid(True,which='major',color='r')

    # Create new yticklabels every major tick on the xaxis
    for tick in ax.get_xticks():
        tx = ax.twinx()
        tx.set_ylim(ax.get_ylim())
        tx.spines['right'].set_position(('data',tick))
        tx.spines['right'].set_color('None')
        for tic in tx.yaxis.get_major_ticks():
            tic.tick1On = tic.tick2On = False


plt.tight_layout()
plt.show()