使用大数据集进行 Matplotlib 图形调整 [关闭]
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【中文标题】使用大数据集进行 Matplotlib 图形调整 [关闭]【英文标题】:Matplotlib graph adjusment with big dataset [closed] 【发布时间】:2018-07-10 12:20:52 【问题描述】:我有一个包含 83000 行的大数据集,其中包含日期和值。我想生成一个具有移动平均值和时间的图。但我的图表并不清晰,正如您在图片中看到的那样。如何调整图表并使其更清晰?有没有另一种方法来绘制这样一个大数据集?当我看这张图时,这么多的线就像是相互叠加的,它们并不意味着什么?
(我一般使用 Python 的 matplotlib 和 seaborn 库)
【问题讨论】:
这是一道编程题吗?你认为输出应该是什么样的? 我想你可以进一步解释一下clear
是什么意思。你可以举一个清晰图像的例子。否则人们可能无法帮助您。
【参考方案1】:
鉴于此数据框:
df.head()
complete mid_c mid_h mid_l mid_o time
0 True 0.80936 0.80943 0.80936 0.80943 2018-01-31 09:54:10+00:00
1 True 0.80942 0.80942 0.80937 0.80937 2018-01-31 09:54:20+00:00
2 True 0.80946 0.80946 0.80946 0.80946 2018-01-31 09:54:25+00:00
3 True 0.80942 0.80942 0.80940 0.80940 2018-01-31 09:54:30+00:00
4 True 0.80944 0.80944 0.80944 0.80944 2018-01-31 09:54:35+00:00
创建一个 50 的移动平均线:
df['ma'] = df.mid_c.rolling(window=50).mean()
绘制它:
df.plot('time', ['mid_c', 'ma'])
import matplotlib.pyplot as plt
plt.show()
【讨论】:
以上是关于使用大数据集进行 Matplotlib 图形调整 [关闭]的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
如何使用 Matplotlib 调整图形的 x 轴“日期”标签?