这不是重复的，因为类似问题的现有答案并不能准确描述我所需要的。Matplotlib内部有很好的格式化程序，我喜欢使用它们：
ax.xaxis.set_major_locator(matplotlib.dates.MonthLocator())ax.xaxis.set_major_formatter(matplotlib.dates.DateFormatter('%b%y'))
他们让我绘制这样的股票市场图表：
这是我需要的，但它有一个问题：周末。他们是目前在x轴，使我的图表有点难看。
关于这个问题的其他问题给予创建自定义格式化程序的建议。他们展示了这样的格式化程序的例子。但是没有一个像matplotlib那样做漂亮的格式化：
五月十九日，六月十九日，七月十九日...
我指的是这行代码：
ax.xaxis.set_major_formatter(matplotlib.dates.DateFormatter('%b%y'))
我的问题是：请帮我格式化x轴，就像matplotlib做的那样：May19，Jun19，Jul19.
2条答案
按热度按时间zzwlnbp81#
你几乎总是可以做的是与Nic Wanavit建议的类似的事情。手动设置你的标签，这取决于你在轴上需要什么。
特别是在这种情况下，图看起来有点难看，因为你的数据中有没有提供实际数据的时间跨度（在这种情况下是周末），所以pyplot只会将这些点与x轴的相应长度连接起来。
然后你可以做的就是把你的数据等距离地绘制出来--如果数据是每天的，这是正确的--否则可以考虑使用pandas bultin插值法来插值。
为了避免pyplot自动检测索引，我不得不这样做：
在这里，股票的所有收盘价都存储在一个名为'close' obvsl的列中。您可以相应地绘制此列。然后您可以通过以下方式获得所有创建的报价：
根据需要调整它们，
然后再把它们放回图表上，
然后你需要稍微“更新”图。还要记住，这可能会导致标签的位置很奇怪，就像文档中所说的那样。这是一种变通方法，但对我来说很好，因为它感觉很自然地绘制数据，而不是在周末制作一些数据。
迎接
i86rm4rw2#
设置x刻度，假设您在数据框行df“dates”中有dates变量]