Блог

В настоящее время я пытаюсь сопоставить цену видеокарты 1080 с ценой биткойна с течением времени, но масштабы оси Y просто далеки. Пока это мой код:

 import pandas as pd
from datetime import date
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import *
import numpy as np

GPUDATA = pd.read_csv("1080Prices.csv") 
BCDATA = pd.read_csv("BitcoinPrice.csv")

date = pd.to_datetime(GPUDATA["Date"])
price = GPUDATA["Price_USD"]

date1 = pd.to_datetime(BCDATA["Date"])
price1 = BCDATA["Close"]

plot(date, price)
plot(date1, price1)
  

И это приводит к этому:

Цены на графические процессоры, конечно, указаны синим цветом, а цена биткойнов — оранжевым. Я довольно новичок в визуализации, и мне трудно найти что-либо в Интернете, что могло бы помочь мне решить эту проблему. Некоторые из предложений, которые я нашел здесь, похоже, касаются построения данных из одного источника данных, но мои данные поступают из 2 источников данных.

В одном есть записи о цене графического процессора за данный день, в другом — открытая, закрытая, высокая и низкая цена биткойна за данный день. Я изо всех сил пытаюсь найти решение, любой совет будет более чем приветствоваться! Спасибо!

То, что вы хотите сделать, это сдвоить ось X, так что оба графика будут иметь общую ось X, но отдельные оси Y. Это можно сделать таким образом:

 import numpy as np
import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

GPUDATA = pd.read_csv("1080Prices.csv") 
BCDATA = pd.read_csv("BitcoinPrice.csv")

gpu_dates = pd.to_datetime(GPUDATA["Date"])
gpu_prices = GPUDATA["Price_USD"]

btc_dates = pd.to_datetime(BCDATA["Date"])
btc_prices = BCDATA["Close"]

fig, ax1 = plt.subplots()
ax2 = ax1.twinx()  # Create a new Axes object sharing ax1's x-axis

ax1.plot(gpu_dates, gpu_prices, color='blue')
ax2.plot(btc_dates, btc_prices, color='red')
  

Поскольку вы не предоставили образцы данных, я не могу показать соответствующую демонстрацию, но это должно сработать.