使用 ConciseDateFormatter 格式化日期刻度

为具有日期数据的轴找到好的刻度值并格式化刻度通常是一个挑战。ConciseDateFormatter旨在改进为刻度标签选择的字符串，并尽可能减少这些刻度标签中使用的字符串。

笔记

该格式化程序有望成为 Matplotlib 未来版本中的默认日期刻度格式化程序。请向 github 存储库或邮件列表报告任何问题或改进建议。

import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import numpy as np

首先，默认格式化程序。

base = datetime.datetime(2005, 2, 1)
dates = [base + datetime.timedelta(hours=(2 * i)) for i in range(732)]
N = len(dates)
np.random.seed(19680801)
y = np.cumsum(np.random.randn(N))

fig, axs = plt.subplots(3, 1, constrained_layout=True, figsize=(6, 6))
lims = [(np.datetime64('2005-02'), np.datetime64('2005-04')),
        (np.datetime64('2005-02-03'), np.datetime64('2005-02-15')),
        (np.datetime64('2005-02-03 11:00'), np.datetime64('2005-02-04 13:20'))]
for nn, ax in enumerate(axs):
    ax.plot(dates, y)
    ax.set_xlim(lims[nn])
    # rotate_labels...
    for label in ax.get_xticklabels():
        label.set_rotation(40)
        label.set_horizontalalignment('right')
axs[0].set_title('Default Date Formatter')
plt.show()

默认的日期格式化程序非常冗长，因此我们可以选择使用ConciseDateFormatter，如下所示。请注意，对于此示例，标签不需要像默认格式化程序那样旋转，因为标签尽可能小。

fig, axs = plt.subplots(3, 1, constrained_layout=True, figsize=(6, 6))
for nn, ax in enumerate(axs):
    locator = mdates.AutoDateLocator(minticks=3, maxticks=7)
    formatter = mdates.ConciseDateFormatter(locator)
    ax.xaxis.set_major_locator(locator)
    ax.xaxis.set_major_formatter(formatter)

    ax.plot(dates, y)
    ax.set_xlim(lims[nn])
axs[0].set_title('Concise Date Formatter')

plt.show()

如果要使用此转换器对具有日期的轴进行所有调用，则使用进行导入的单位注册表可能最方便：

import matplotlib.units as munits
converter = mdates.ConciseDateConverter()
munits.registry[np.datetime64] = converter
munits.registry[datetime.date] = converter
munits.registry[datetime.datetime] = converter

fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(6, 6), constrained_layout=True)
for nn, ax in enumerate(axs):
    ax.plot(dates, y)
    ax.set_xlim(lims[nn])
axs[0].set_title('Concise Date Formatter')

plt.show()

日期格式的本地化

如果不希望使用默认格式，则可以通过操作三个字符串列表之一来本地化日期格式。

格式列表用于正常的formatter.formats刻度标签，有六个级别：年、月、日、小时、分钟、秒。这formatter.offset_formats是轴右侧的“偏移”字符串的格式。这通常比刻度标签详细得多。最后，formatter.zero_formats是“零”刻度的格式。这些刻度值可以是年、月或月中的第一天，或者是第零小时、分钟或秒。这些通常与上一级刻度的格式相同。例如，如果轴限制意味着刻度主要是天，那么我们将 2005 年 3 月 1 日简单地标记为“Mar”。如果轴限制主要是小时，我们将 2 月 4 日 00:00 标记为简单的“2 月 4 日”。

请注意，这些格式列表也可以ConciseDateFormatter 作为可选的关键字参数传递。

这里我们将标签修改为“日月年”，而不是 ISO 的“年月日”：

fig, axs = plt.subplots(3, 1, constrained_layout=True, figsize=(6, 6))

for nn, ax in enumerate(axs):
    locator = mdates.AutoDateLocator()
    formatter = mdates.ConciseDateFormatter(locator)
    formatter.formats = ['%y',  # ticks are mostly years
                         '%b',       # ticks are mostly months
                         '%d',       # ticks are mostly days
                         '%H:%M',    # hrs
                         '%H:%M',    # min
                         '%S.%f', ]  # secs
    # these are mostly just the level above...
    formatter.zero_formats = [''] + formatter.formats[:-1]
    # ...except for ticks that are mostly hours, then it is nice to have
    # month-day:
    formatter.zero_formats[3] = '%d-%b'

    formatter.offset_formats = ['',
                                '%Y',
                                '%b %Y',
                                '%d %b %Y',
                                '%d %b %Y',
                                '%d %b %Y %H:%M', ]
    ax.xaxis.set_major_locator(locator)
    ax.xaxis.set_major_formatter(formatter)

    ax.plot(dates, y)
    ax.set_xlim(lims[nn])
axs[0].set_title('Concise Date Formatter')

plt.show()

使用本地化注册转换器

ConciseDateFormatter没有 rcParams 条目，但可以通过将关键字参数传递给ConciseDateConverter并注册您将在单元注册表中使用的数据类型来完成本地化：

import datetime

formats = ['%y',          # ticks are mostly years
           '%b',     # ticks are mostly months
           '%d',     # ticks are mostly days
           '%H:%M',  # hrs
           '%H:%M',  # min
           '%S.%f', ]  # secs
# these can be the same, except offset by one level....
zero_formats = [''] + formats[:-1]
# ...except for ticks that are mostly hours, then its nice to have month-day
zero_formats[3] = '%d-%b'
offset_formats = ['',
                  '%Y',
                  '%b %Y',
                  '%d %b %Y',
                  '%d %b %Y',
                  '%d %b %Y %H:%M', ]

converter = mdates.ConciseDateConverter(
    formats=formats, zero_formats=zero_formats, offset_formats=offset_formats)

munits.registry[np.datetime64] = converter
munits.registry[datetime.date] = converter
munits.registry[datetime.datetime] = converter

fig, axs = plt.subplots(3, 1, constrained_layout=True, figsize=(6, 6))
for nn, ax in enumerate(axs):
    ax.plot(dates, y)
    ax.set_xlim(lims[nn])
axs[0].set_title('Concise Date Formatter registered non-default')

plt.show()