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主页 / coding / 问题 / 78975343
Accepted
David Fort Myers
David Fort Myers
Asked: 2024-09-12 03:02:02 +0800 CST2024-09-12 03:02:02 +0800 CST 2024-09-12 03:02:02 +0800 CST

将 x 轴绘制为 MM:SS,而不是直方图中的整数

  • 772

我有以秒为单位的救护车响应时间数据。例如 (32, 158, 36, 459, 830, 396)。我可以制作一个 Matplotlib 直方图,将数据分成 60 秒的增量。在 x 轴标签上,数据标记为 0 - 60 - 120 - 180 等。我希望 x 轴标签显示 00:00 - 01:00 - 02:00 - 03:00 等。换句话说,它应该显示格式为 mm:ss 的秒数,而不是整数值的秒数。下面的代码很接近,但我无法使其工作。下面的代码仅为所有箱返回 00:00。如何将直方图的 x 轴标记为 mm:ss 而不是整数?

# import the libraries
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
# generate a dataframe of values from 0 to 1800 (zero seconds to 1800 seconds which is 30 minutes)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,1800, size=(1000, 1)), columns=list('A'))

start_value = 0 # the start value is zero seconds
end_value = 1800 # the end value is 1800 seconds (30 minutes)
increment_by_value = 60 # increment by one minute

# set up the nuts and bolts of the histogram
fig = plt.figure()
fig.set_dpi(100)
fig.set_size_inches(8, 6.5)
ax = fig.add_subplot(111)

# generate a histogram
plt.hist(df.A, bins=np.arange(start_value, end_value, increment_by_value), color='Purple', label='Response Time', edgecolor = 'Gray', linewidth = 1.0)

# not sure how this works. I would hope that it formats 75 seconds to 01:15
myFmt = mdates.DateFormatter('%M:%S')
ax.xaxis.set_major_formatter(myFmt)

# the x ticks line up with the bars. In other words, every 60 seconds
plt.xticks(np.arange(start_value, end_value, increment_by_value), rotation='vertical')

# set up the title and the labels
plt.title("Cardiac Arrest Response Time" + '\n' + '(Interval in Seconds)')
plt.xlabel("Bins of 1 minute (in seconds)")
plt.ylabel("Calls")
plt.legend()
plt.show()
matplotlib
  • 2 2 个回答
  • 24 Views

2 个回答

  • Voted
  1. Best Answer
    tmdavison
    2024-09-12T05:21:17+08:002024-09-12T05:21:17+08:00

    我怀疑问题在于因为DateFormatter需要输入自标准时代以来的天数。

    解决这个问题的快捷方法是mdates全部删除,然后FuncFormatter从matplotlib.ticker模块中定义一个简单的。例如,将以下两行替换:

    myFmt = mdates.DateFormatter('%M:%S')
    ax.xaxis.set_major_formatter(myFmt)
    

    和

    import matplotlib.ticker as ticker
    
    # Formatter function to convert seconds to MM:SS format
    def seconds_to_minutes(seconds, pos):
        m = int(seconds // 60)
        s = int(seconds % 60)
        return f'{m:02d}:{s:02d}'
    
    ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(seconds_to_minutes))
    

    图像显示带有 x-tick 标签格式化程序的绘图为 %M:%S

    • 1
  2. David Fort Myers
    2024-09-12T21:25:27+08:002024-09-12T21:25:27+08:00

    感谢 tmdavison。这是为遇到此问题的其他人提供的完整示例。

    # import the libraries
    import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib.dates as mdates
    import matplotlib.ticker as ticker
    
    # generate a dataframe of values from 0 to 1800 (zero seconds to 1800 seconds which is 30 minutes)
    df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,1800, size=(1000, 1)), columns=list('A'))
    
    start_value = 0 # the start value is zero seconds
    end_value = 1800 # the end value is 1800 seconds (30 minutes)
    increment_by_value = 60 # increment by one minute
    
    # set up the nuts and bolts of the histogram
    fig = plt.figure()
    fig.set_dpi(100)
    fig.set_size_inches(8, 6.5)
    ax = fig.add_subplot(111)
    
    # generate a histogram
    plt.hist(df.A, bins=np.arange(start_value, end_value, increment_by_value), color='Purple', label='Response Time', edgecolor = 'Gray', linewidth = 1.0)
    
    # Formatter function to convert seconds to MM:SS format
    def seconds_to_minutes(seconds, pos):
        m = int(seconds // 60)
        s = int(seconds % 60)
        return f'{m:02d}:{s:02d}'
    
    ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(seconds_to_minutes))
    
    # the x ticks line up with the bars. In other words, every 60 seconds
    plt.xticks(np.arange(start_value, end_value, increment_by_value), rotation='vertical')
    
    # set up the title and the labels
    plt.title("Cardiac Arrest Response Time" + '\n' + '(Interval in Seconds)')
    plt.xlabel("Bins of 1 minute (in seconds)")
    plt.ylabel("Calls")
    plt.legend()
    plt.show()
    
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