Python 用时间戳而不是数值绘制函数

我试图通过用数字替换日期来获得函数y1_fit和y2_fit的间隔值

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import random

import pandas as pd

# 100 linearly spaced numbers
start = pd.Timestamp('2017-09-01')
end = pd.Timestamp('2018-09-01')
t = np.linspace(start.value, end.value, 365)

print(t)

slope_1=0.0033
slope_2=0.0032
c_1=-0.0227
c_2=-0.0171

# the function, which is y = sin(x) here
y1_fit = slope_1*t+c_1
y2_fit = slope_2*t+c_2

t = pd.to_datetime(t)

输出：

[1.50422400e+18 1.50431064e+18 1.50439727e+18 1.50448391e+18
 1.50457055e+18 1.50465719e+18 1.50474382e+18 1.50483046e+18
 1.50491710e+18 1.50500374e+18 1.50509037e+18 1.50517701e+18
 1.50526365e+18 1.50535029e+18 1.50543692e+18 1.50552356e+18...

问题是：通过将间隔的第一天设为“0”，最后一天设为“360”，对函数进行了回归。通过这种方式，我得到了一个非常巨大的数字输出。。。是否有任何简单的方法可以获得具有原始数量级的函数的实际值（使用最早的python日期等）