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我在 2015 年每天都有 500 个模拟。因此,我的数据如下:
from datetime import date, timedelta as td, datetime
d1 = datetime.strptime('1/1/2015', "%m/%d/%Y")
d2 = datetime.strptime('12/31/2015', "%m/%d/%Y")
AllDays = []
while(d1<=d2):
AllDays.append(d1)
d1 = d1 + td(days=1)
对于每一天,我有 500 个点代表当天的温度。
TempSims.shape
(500,365)
我想要一个二维图,其中 x 轴为日期,y 轴有一条线显示 2015 年每一天的模拟平均值,并且 500 个 sims 分布在平均值上以显示平均值与分布的叠加情况。
这是我在 python 中的第一个绘图,所以我很难实现它。
编辑:我的数组是 numpy 数组,日期是日期时间。
最佳答案
正如 Andy Hayden 已经建议的那样,pandas 可能是一个非常好的选择:
from datetime import date, timedelta as td, datetime
d1 = datetime.strptime('1/1/2015', "%m/%d/%Y")
d2 = datetime.strptime('12/31/2015', "%m/%d/%Y")
AllDays = []
while(d1<=d2):
AllDays.append(d1)
d1 = d1 + td(days=1)
temps = np.random.normal( 20, 0.5, size=(500,365) )
temps = pd.DataFrame( temps.T, index=AllDays )
fig, ax = plt.subplots( 1, 1, figsize=(16,8) )
ax.plot( temps.index, temps.T.mean(), color='blue', linewidth=2 )
编辑:
添加了下一行来绘制您在示例中放置的区域。请注意,对于每个 x 值,您仅绘制 3 个 y 值:最大值、最小值和平均值。或者不管怎样,您当然可能想要绘制 Q1 和 Q3 或置信区间。我的观点是,您实际上不再需要 500 分(汇总统计数据非常棒 ^_^)
ax.fill_between( temps.index, y1=temps.T.max(), y2=temps.T.min(), color='gray', alpha=0.5)
ax.set_ylabel('temperature [°C]')
ax.set_xlabel('measuring date')
ax.set_ylim([15,25])
plt.savefig('plot.png')
注意:如前所述,您实际上并不需要 pandas,但它在很多方面仍然很棒,您可能想尝试一下 ;)
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