繪製python資料時間的累積圖

這應該適合你：

counts = arange(0, len(list_of_dates))
plot(list_of_dates, counts)

當然,你可以給圖表呼叫一些常用的選項,讓圖形看起來像你想要的. (我會指出,matplotlib非常擅長處理日期和時間.)

另一個選項是ofollow,noindex" target="_blank">hist function – 它有一個選項’cumulative = True’可能是有用的.您可以建立累積直方圖,顯示在任何給定日期之前發生的事件數量,如下所示：

from pyplot import hist
from matplotlib.dates import date2num
hist(date2num(list_of_dates), cumulative=True)

但是這會產生一個條形圖,這可能不是你想要的,而在任何情況下,使水平軸上的日期標籤正確顯示可能需要一些Fudging.

編輯：我有一個感覺,你真正想要的是每個日期的一點(或酒吧),相應的y值是發生到(包括？)該日期的事件的數量.在這種情況下,我建議這樣做：

grouped_dates = [[d, len(list(g))] for d,g in itertools.groupby(list_of_dates, lambda k: k.date())]
dates, counts = grouped_dates.transpose()
counts = counts.cumsum()
step(dates, counts)

來自itertools模組的groupby函式將產生您要查詢的資料型別：只有每個日期的單個例項,並附帶有具有該日期的所有datetime物件的列表(實際上是迭代器).正如Jouni在評論中所建議的那樣,步驟功能將給出一個在每個事件發生的日子進行升級的圖形,所以我建議使用它代替情節.

(帽子提示給EOL提醒我關於cumsum)

如果您想每天都有一個點,無論是否在當天發生任何事件,您需要修改以上程式碼：

from matplotlib.dates import drange, num2date
date_dict = dict((d, len(list(g))) for d,g in itertools.groupby(list_of_dates, lambda k: k.date()))
dates = num2date(drange(min(list_of_dates).date(), max(list_of_dates).date() + timedelta(1), timedelta(1)))
counts = asarray([date_dict.get(d.date(), 0) for d in dates]).cumsum()
step(dates, counts)

我不認為這對於通過step函式生成的情節來說真的會有所作為.