Série chronologique de Matplotlib Plot

1. Tracez des données de séries chronologiques dans Matplotlib en convertissant le texte au format datetime.datetime
2. Tracer les données de séries temporelles dans Matplotlib en utilisant la méthode matplotlib.pyplot.plot_date()

Pour tracer une série chronologique de données en Python, nous pouvons convertir les dates au format texte en format datetime.datetime en utilisant la fonction datetime.strptime(). Nous pouvons également utiliser la fonction matplotlib.pyplot.plot_date().

Tracez des données de séries chronologiques dans Matplotlib en convertissant le texte au format datetime.datetime

from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as plt

dates = [
    "2020-may-20",
    "2020-may-21",
    "2020-may-22",
    "2020-may-23",
    "2020-may-24",
    "2020-may-25",
    "2020-may-26",
]
x = [datetime.strptime(date, "%Y-%b-%d").date() for date in dates]
y = [20, 30, 35, 18, 24, 28, 26]

plt.plot(x, y, marker="o")
plt.gcf().set_size_inches(9, 7)
plt.show()

Production :

Il génère le tracé de données de séries temporelles données dans la liste des dates en convertissant d’abord la date dans le texte au format datetime à l’aide de la méthode strptime(). En utilisant la méthode date() pour l’objet datetime, nous ignorons la partie temporelle de l’objet datetime. Nous traçons ensuite les données au format datetime en utilisant la méthode plot().

Tracer les données de séries temporelles dans Matplotlib en utilisant la méthode matplotlib.pyplot.plot_date()

Si les dates sont au format datetime, nous pouvons utiliser la méthode matplotlib.pyplot.plot_date() pour générer un tracé de série temporelle à partir des données.

from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as plt

dates = [
    "2020-may-20",
    "2020-may-21",
    "2020-may-22",
    "2020-may-23",
    "2020-may-24",
    "2020-may-25",
    "2020-may-26",
]
x = [datetime.strptime(date, "%Y-%b-%d").date() for date in dates]
y = [20, 30, 35, 18, 24, 28, 26]

plt.plot_date(x, y)
plt.gcf().set_size_inches(8, 6)
plt.tight_layout()
plt.show()

Production :

Il créera un diagramme de dispersion des données de la série chronologique. Si nous voulons créer un tracé en ligne, nous utilisons linestyle ='solid' comme argument dans la méthode plot_date().

from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as plt

dates = [
    "2020-may-20",
    "2020-may-21",
    "2020-may-22",
    "2020-may-23",
    "2020-may-24",
    "2020-may-25",
    "2020-may-26",
]
x = [datetime.strptime(date, "%Y-%b-%d").date() for date in dates]
y = [20, 30, 35, 18, 24, 28, 26]

plt.plot_date(x, y, linestyle="solid")
plt.gcf().set_size_inches(8, 6)
plt.tight_layout()
plt.show()

Production :

Il va générer le tracé des données de la série chronologique en utilisant la méthode matplotlib.pyplot.plot_date().