Date nell'asse x per un grafico matplotlib con imshow

Question

Quindi sono nuovo alla programmazione con matplotlib. Ho creato una trama a colori usando imshow() e un array. All'inizio l'asse era solo il numero di riga e colonna del mio array. Ho usato extent = (xmin, xmax, ymin, ymax) per ottenere l'asse x in tempo unix e altitudine, rispettivamente.

Voglio cambiare l'asse x dal tempo di unix (982376726,982377321) a UT (02:25:26, 02:35:21). Ho creato un elenco dell'intervallo di tempo in HH: MM: SS. Non sono sicuro di come sostituire il mio attuale asse x con questi nuovi numeri, senza modificare la trama del colore (o farlo scomparire).

Stavo guardando datetime.time ma mi sono confuso con esso.

Qualsiasi aiuto sarebbe molto apprezzato!

Answer 1

Ho messo insieme qualche codice di esempio che dovrebbe aiutarti con il tuo problema.

Il codice genera prima alcuni dati randomizzati utilizzando numpy.random. Calcola quindi i limiti x e i limiti y in cui i limiti x saranno basati su due timestamp unix indicati nella domanda e i limiti y sono solo numeri generici.

Il codice quindi traccia i dati randomizzati e utilizza i metodi pyplot per convertire la formattazione dell'asse x in stringhe ben rappresentate (anziché un timestamp unix o numeri di array).

Il codice è ben commentato e dovrebbe spiegare tutto ciò che serve, in caso contrario si prega di commentare e chiedere chiarimenti.

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

import matplotlib.dates as mdates 

import datetime as dt 

# Generate some random data for imshow 
N = 10 
arr = np.random.random((N, N)) 

# Create your x-limits. Using two of your unix timestamps you first 
# create a list of datetime.datetime objects using map. 
x_lims = list(map(dt.datetime.fromtimestamp, [982376726, 982377321])) 

# You can then convert these datetime.datetime objects to the correct 
# format for matplotlib to work with. 
x_lims = mdates.date2num(x_lims) 

# Set some generic y-limits. 
y_lims = [0, 100] 

fig, ax = plt.subplots() 

# Using ax.imshow we set two keyword arguments. The first is extent. 
# We give extent the values from x_lims and y_lims above. 
# We also set the aspect to "auto" which should set the plot up nicely. 
ax.imshow(arr, extent = [x_lims[0], x_lims[1], y_lims[0], y_lims[1]], 
      aspect='auto') 

# We tell Matplotlib that the x-axis is filled with datetime data, 
# this converts it from a float (which is the output of date2num) 
# into a nice datetime string. 
ax.xaxis_date() 

# We can use a DateFormatter to choose how this datetime string will look. 
# I have chosen HH:MM:SS though you could add DD/MM/YY if you had data 
# over different days. 
date_format = mdates.DateFormatter('%H:%M:%S') 

ax.xaxis.set_major_formatter(date_format) 

# This simply sets the x-axis data to diagonal so it fits better. 
fig.autofmt_xdate() 

plt.show()