Отображение перевернутой вертикальной оси даты

#python #matplotlib #axis

#python #matplotlib #ось

Вопрос:

Диаграмма, которую я пытаюсь создать, представляет собой 2D-массив с датой в качестве вертикального измерения. По соглашению даты должны увеличиваться сверху вниз. Отображение даты наоборот отлично работает с этим кодом:

 import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.colorbar as cb
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime

y = np.reshape(np.random.rand(100), (10, 10))
f1 = plt.figure()
ax1 = f1.add_axes([0.15, 0.15, 0.76, 0.80])
mindate = mpl.dates.date2num(datetime(2010, 1, 10))
maxdate = mpl.dates.date2num(datetime(2010, 1, 20))
im1 = ax1.imshow(y, cmap='binary', aspect='auto', origin='upper',
                 interpolation='nearest', extent=(0, 1, mindate, maxdate))
ax1.yaxis_date()
plt.show()
  

Изменить направление оси с другими типами данных довольно просто, переключая границы интервалов, но с датой это приводит к пустой оси Y. Есть ли способ заставить это работать без написания пользовательского локатора тиков?

Ответ №1:

Очень жаль, что инвертирование оси даты и времени стирает параметры ticklocator и форматирования. Самое простое, что я могу придумать, это вручную переустановить их. Вот ссылка на таблицу формата. Вот ссылка на DateFormatter. Вероятно, вы также могли бы использовать AutoDateFormatter .

Вот код:

 import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.colorbar as cb
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
from matplotlib import dates

y = np.reshape(np.random.rand(100), (10, 10))
f1 = plt.figure()
ax1 = f1.add_axes([0.15, 0.15, 0.76, 0.80])
mindate = mpl.dates.date2num(datetime(2010, 1, 10))
maxdate = mpl.dates.date2num(datetime(2010, 1, 20))
im1 = ax1.imshow(
    y, cmap='binary', aspect='auto',
    origin='upper', interpolation='nearest',
    extent=(0, 1, mindate, maxdate))

ax1.yaxis_date()

ax1.invert_yaxis()
hfmt = dates.DateFormatter('%b %d %Y')
ax1.yaxis.set_major_locator(dates.DayLocator(interval=1))
ax1.yaxis.set_major_formatter(hfmt)

plt.show()
  

Это приводит к этому:введите описание изображения здесь