возможно ли построить график с matplotlib?

Я пытаюсь построить даты со значениями, такими как csv.

Tue 2 Jun 16:55:51 CEST 2015,3 Wed 3 Jun 14:51:49 CEST 2015,3 Fri 5 Jun 10:31:59 CEST 2015,3 Sat 6 Jun 20:47:31 CEST 2015,3 Sun 7 Jun 13:58:23 CEST 2015,3 Mon 8 Jun 14:56:49 CEST 2015,2 Tue 9 Jun 23:39:11 CEST 2015,1 Sat 13 Jun 16:55:26 CEST 2015,2 Sun 14 Jun 15:52:34 CEST 2015,3 Sun 14 Jun 16:17:24 CEST 2015,3 Mon 15 Jun 13:23:18 CEST 2015,1 ... 

Im делает что-то очень похожее на первый ответ здесь: Matplotlib timelines

Но действительно сложно получить хорошее представление о данных, рассматривающих такую ​​визуализацию. Затем я понимаю, что im пытается рассчитать периоды и что мне не нужна значительная ось y, только ось x с датами и значениями могут быть цветами

Что-то вроде этого:

 ---===-===---**** DDDDDDDDDDDDDDDDD -=* = type of values (using colors for example, but any representation would do) D = dates 

Кажется, я не вижу ничего похожего на примеры matplotlib

colorbars похоже, что они могут работать, но не совсем, так как оси должны быть интервалами дат http://matplotlib.org/examples/api/colorbar_only.html

Например, это качественные данные, поэтому вы не хотите использовать пространственную ось y?

введите описание изображения здесь

из:

 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd dates = ["Tue 2 Jun 16:55:51 CEST 2015", "Wed 3 Jun 14:51:49 CEST 2015", "Fri 5 Jun 10:31:59 CEST 2015", "Sat 6 Jun 20:47:31 CEST 2015", "Sun 7 Jun 13:58:23 CEST 2015", "Mon 8 Jun 14:56:49 CEST 2015", "Tue 9 Jun 23:39:11 CEST 2015", "Sat 13 Jun 16:55:26 CEST 2015", "Sun 14 Jun 15:52:34 CEST 2015", "Sun 14 Jun 16:17:24 CEST 2015", "Mon 15 Jun 13:23:18 CEST 2015"] values = [3,3,3,3,3,2,1,2,3,3,1] X = pd.to_datetime(dates) fig, ax = plt.subplots(figsize=(6,1)) ax.scatter(X, [1]*len(X), c=values, marker='s', s=100) fig.autofmt_xdate() # everything after this is turning off stuff that's plotted by default ax.yaxis.set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['left'].set_visible(False) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.get_yaxis().set_ticklabels([]) day = pd.to_timedelta("1", unit='D') plt.xlim(X[0] - day, X[-1] + day) plt.show() 

EDIT: Поскольку мне не понравилось какое-либо решение, я испек свой собственный PIL:

Это результат:

Результирующая визуализация

Это код:

 #!/usr/bin/env python3 from datetime import datetime, timedelta from dateutil.relativedelta import relativedelta import csv import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as pltdate from PIL import Image, ImageDraw lines = [] with open('date') as f: lines = list(csv.reader(f)) frmt = '%a %d %b %X %Z %Y' dates = [datetime.strptime(line[0], frmt) for line in lines] data = [line[1] for line in lines] #datesnum = pltdate.date2num(dates) #fig, ax = plt.subplots() #ax.plot_date(datesnum, data, 'o') #plt.show() #generate image WIDTH, HEIGHT = 4000, 400 BORDER = 70 W = WIDTH - (2 * BORDER) H = HEIGHT - (2 * BORDER) colors = { '0': "lime", '1' : (255,200,200), '2' : (255,100,100), '3' : (255,0,0) } image = Image.new("RGB", (WIDTH, HEIGHT), "white") min_date = dates[0] max_date = datetime.now() #print(min_date) #print(max_date) interval = max_date - min_date #print(interval.days) #draw frame draw = ImageDraw.Draw(image) draw.rectangle((BORDER, BORDER, WIDTH-BORDER, HEIGHT-BORDER), fill=(128,128,128), outline=(0,0,0)) #draw circles circle_w = 10 range_secs = W / interval.total_seconds() #print(range_secs) for i in range(len(dates)): wat = dates[i] - min_date offset_sec = (dates[i] - min_date).total_seconds() offset = range_secs * offset_sec x = BORDER + offset draw.ellipse((x, BORDER + 50, x + circle_w, BORDER + 50 + circle_w), outline=colors[data[i]]) #draw.text((x, BORDER + 75), str(i), fill=colors[data[i]]) #draw rectangles range_days = W / (interval.days + 1) #print("range_days",range_days) current_date = min_date date_month = min_date + relativedelta(months=1) current_index = 0 for i in range(interval.days + 1): max_color = '0' while dates[current_index].date() == current_date.date(): if int(data[current_index]) > int(max_color): max_color = data[current_index] current_index += 1 if current_index > len(dates) - 1: current_index = 0 x = BORDER + range_days * i draw.rectangle((x, BORDER + 100, x+range_days, BORDER + 100 + 50), fill=colors[max_color], outline=(0,0,0)) if current_date == date_month: draw.line((x, BORDER + 100 +50, x, H + BORDER + 20), fill="black") draw.text((x, H + BORDER + 20), str(date_month.date()), fill="black") date_month = date_month + relativedelta(months=1) #draw.text((x, BORDER + 175), str(i), fill=colors[max_color]) current_date = current_date + timedelta(days=1) #draw start and end dates draw.text((BORDER, H + BORDER + 20), str(min_date.date()), fill="black") draw.text((BORDER + W, H + BORDER + 20), str(max_date.date()), fill="black") image.save("date.png")