首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何绘制“日期时间”数据与数字的对比图?“错误:数据输入必须与axis配置匹配...”

绘制"日期时间"数据与数字的对比图可以使用各种可视化库和编程语言来实现,例如Python中的Matplotlib和Seaborn库,JavaScript中的D3.js和Chart.js等。下面是一个示例代码,展示如何使用Matplotlib库来绘制一个日期时间与数字的对比图:

代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates

# 创建日期时间数据
dates = ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04', '2022-01-05']
numbers = [10, 15, 7, 12, 9]

# 转换日期时间数据格式
converted_dates = [mdates.datestr2num(date) for date in dates]

# 创建图形和子图
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制折线图
ax.plot_date(converted_dates, numbers, '-')

# 设置x轴为日期时间格式
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d'))

# 设置x轴标签
plt.xlabel('日期')

# 设置y轴标签
plt.ylabel('数字')

# 设置图形标题
plt.title('日期时间与数字的对比图')

# 显示图形
plt.show()

在这个示例代码中,首先创建了一个包含日期时间数据和数字数据的列表。然后,使用mdates.datestr2num函数将日期时间数据转换成Matplotlib可以理解的格式。接下来,创建了一个图形和子图,并使用plot_date函数绘制了折线图。为了使x轴显示日期时间格式,使用xaxis.set_major_formatter函数设置了日期时间格式。最后,通过设置标签和标题来完善图形的展示效果,并使用show函数显示图形。

关于这个问题,"错误:数据输入必须与axis配置匹配..."是一个常见的错误信息。它表明提供的数据与坐标轴的配置不匹配,导致无法正确绘制图形。要解决这个错误,你可以检查以下几个方面:

  1. 数据格式:确保提供的日期时间数据和数字数据是正确的格式,并且数据类型与所使用的库或函数的要求一致。
  2. 坐标轴配置:确保你正确地配置了坐标轴的设置,例如日期时间格式和刻度的设置。
  3. 数据匹配:确保提供的日期时间数据和数字数据的长度相等,且对应位置的数据是正确的。

如果以上方面都没有问题,那么可能是代码中其他部分存在错误,你可以进一步检查和调试代码,确认是否有其他错误导致无法正确绘制图形。

对于这个问题,腾讯云提供了一个与可视化相关的产品,即腾讯云图表魔方。图表魔方是一个数据可视化平台,提供了丰富的图表和可视化工具,可以帮助用户轻松绘制各种类型的图表,包括日期时间与数字的对比图。你可以通过腾讯云的官方网站了解更多关于图表魔方的信息和产品介绍。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

基于PyEchartsCOVID-19疫情可视化分析

玫瑰饼状类似,饼状各个扇形半径相同,角度不同,角度表示每一部分占比大小;玫瑰各个扇形半径和角度都不同,角度依然表示每一部分占比大小,半径表示每一部分数值大小。...下图是一个特殊玫瑰,扇形角度一致,半径不同,可以很清楚观察到海外每个国家累计确诊人数大小对比关系。...折线图可以显示随时间而变化连续数据,因此非常适合显示在相等时间间隔下数据趋势,下图所示是截止到4月6日,海外多国累计确诊人数折线图,可以直观地观察到海外国家累计确诊人数在3月中旬后快速增长,特别是美国...             ) # 设置全局配置项 l1.set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title = "3月美国单日新增人数股票指数涨幅对比折线图...比如下图显示是截止到4月6日,海外主要疫情国家-每百万人确诊数条形,可以明显看出不同国家确诊人数差距。 动态图表是目前非常流行一种可视化方法,可以按照时间序列动态展示条形数据变化。

4.8K73

Sentry 监控 - Dashboards 数据可视化大屏

)中指示日期范围,并在您更新该日期范围时同步更新。...Affected Users: 将已知用户未知用户进行比较。 Handled v. Unhandled: 将已处理错误未处理错误进行比较。...每个查询都有一个 legend 别名,您可以命名以在任何时间序列图表中更轻松地查看。有关如何构建查询更多信息,请查看 Discover Query Builder 制定一些规则。...可视化类型 Line(折线), Bar(柱状), 和 Area(面积) 折线图、条形和面积可视化允许您将一个或多个聚合函数绘制时间序列(time series)。...将计数(count)持续时间(duration)混合不会产生有用结果。 条形(Bar charts )将按天对结果进行分组,使其适合每日汇总或作为“大(big picture)”摘要。

3.6K10
  • QCustomPlot开发笔记(一):QCustomPlot简介、下载以及基础绘图

    默认轴标记器非常适合简单数字显示,但是有专门类别,例如时间跨度、日历日期、类别、pi(或其他符号单位)和对数轴。参阅QCPAxisTicker文档。   ...网格线外观基本上是用画笔绘制,可以通过yAxis->grid()->setPen()进行设置。勾号0处网格线可以使用其他笔绘制,也可以使用setZeroLinePen进行配置。...有关所用方法进一步解释,请查看相应文档。 绘制日期时间数据   绘制日期和/或时间相关数据。基本上可以归结为在各自轴上安装不同QCPAxisTickerDateTime类型轴计时器。...将一系列数据点显示为具有不同线型、填充和散点图形。 QCPCurve:QCPGraph类似,不同之处在于它用于显示参数曲线。函数不同,它们可能有循环。 QCPBars:条形。...QCPErrorBars:这是一个特殊绘图表,因为它连接到第二个绘图表,以便在其他绘图表数据点上显示错误条。   图形不同,其他绘图表需要使用QCustomPlot外部新图形创建。

    3.1K20

    Keras中带LSTM多变量时间序列预测

    完成本教程后,您将知道: 如何将原始数据集转换为我们可用于时间序列预测东西。 如何准备数据和并将一个LSTM模型拟合到一个多变量时间序列预测问题上。 如何进行预测并将结果重新调整到原始单位。...,我们可以快速绘制每个系列,看看我们有什么。...7个子,显示了每个变量5年数据。...让我知道你问题框架,模型配置和RMSE在下面的评论。 更新:训练多个滞后时间示例 关于如何调整上面的示例以在多个以前时间步骤中训练模型,已经有许多请求。...在以前多个时间步中训练模型所需更改非常少,如下所示: 首先,调用series_to_supervised()时,必须适当地构造问题。我们将使用3小时数据作为输入

    46.1K149

    数据分析之Pandas快速图表可视化各类操作详解

    而当我们想要进行数据可视化时候,往往需要调用很多函数,还需要数据转换以及大量代码处理编写。...下面就让我们来了解一下如何快速出。 此篇博客篇幅较长,涉及到处理文本数据(str/object)等各类操作,值得细读实践一番,我会将Pandas精华部分挑出细讲实践。...()中x和y关键字绘制一列另一列对比,比如我们想要使用星期六客流量和星期日客流量作对比: df_flow_7=df_flow[df_flow['日期']=='星期日'].iloc[:7,:]...默认情况下,面积是堆叠。要生成堆叠面积,每列必须全部为正值或全部为负值。 当输入数据包含NaN时,它将自动由0填充。...大多数Pandas都使用标签和颜色参数(注意这些参数上没有“s”)。matplotlib.pyplot一致。pie()必须使用标签和颜色。 如果要隐藏楔体标签,指定labels=None。

    37641

    Pandas 秘籍:6~11

    默认情况下,prefix参数包含搜索一个或多个数字正则表达式,\d+。\d是数字 0-9 匹配特殊令牌。 加号+使表达式这些数字一个或多个匹配。...步骤 1 显示了如何使用datetime模块创建日期时间日期时间时间增量。 只有整数可以用作日期时间每个组成部分,并作为单独参数传递。...将此第 5 步进行比较,在第 5 步中,pandas Timestamp构造器可以接受参数相同组件,以及各种日期字符串。 除了整数部分和字符串,第 6 步还显示了如何将单个数字标量用作日期。...在继续进行多变量绘制之前,让我们绘制出每周飞行次数。 使用带有 x 轴上日期时间序列正确情况。 不幸是,我们在任何列中都没有 Pandas 时间戳,但确实有月和日。...相反,我们必须使用div方法将对齐轴更改为索引 现在,该数据非常适合我们在步骤 6 中创建堆积面积。请注意,pandas 允许您使用日期时间字符串设置轴限制。

    34K10

    Python 绘制交互式股票K线图

    里面包含了: 一个文本输入框,用于输入股票代码; 一个下拉选择框,用于选择时间段; 一个按钮,用于点击查询数据和生成K线图; 一个空白图形,用于放置K线图; 通过如下代码进行创建: # 主窗口类 class...下面,我们来完善具体K线图绘制方法。 三、生成K线图 在创建好K线图绘制类之后,我们来实现K线图具体绘制工作。我们数据来源于tushare这个第三方库提供A股个股历史数据。...mousePoint.y()) except Exception as e: print(traceback.print_exc()) 这个方法将为我们图形实时绘制生成一个十字光标和一个显示鼠标所在坐标日期数据指标..., rateLimit=60, slot=self.print_slot) 现在运行代码,我们就可以看到生成K线图有十字光标实时显示鼠标所在坐标日期股票数据了。...如下动所示: ? 五、最后 这样我们就通过PyQt5和PyQtGraph实现了股票历史数据查询和K线图绘制。 大家有好实现方法或是其他想法,欢迎留言讨论 ?分享、点赞、在看,给个三连击呗!?

    2.7K42

    手把手:R语言文本挖掘和词云可视化实践

    互联网时代,大量新闻信息、网络交互、舆情信息以文本形式存储在数据库中,如何利用数据分析和文本挖掘算法,将海量文本价值挖掘出来,成为我们团队近期一个研究方向,本案例就是我们一个初步尝试。...通过条形可以清晰看到大家发言频率对比,一目了然。...,color="blue"),axis.text=element_text(family='A',size=22,color="black")) 用ggplot扩展包绘制条形 ?...四 发言量分析 注:因为涉及个人隐私所以把图上10个人名字都隐去了 有趣来了,看看我们每个人喜欢在什么时间说话吧。...=element_text(family='A',size=16,color="black")) #通过ggplot扩展包绘制基于发言时间段分布面积 ?

    1.5K30

    语音信号滤波去噪——使用FLATTOPWIN设计FIR滤波器

    通过对比滤波前后波形和滤波前后语音信号对比 ,可以看出滤波器对有用信号无失真放大具有重大意义。...MATLAB是一个高级矩阵/阵列语言,它包含控制语句、函数、数据结构、输入和输出和面向对象编程特点。...用户可以在命令窗口中将输入语句执行命令同步,也可以先编写好一个较大复杂应用程序(M文件)后再一起运行。...工作原理:在进入FIR滤波器前,首先要将信号通过A/D器件进行模数转换,把模拟信号转化为数字信号;为了使信号处理能够不发生失真,信号采样速度必须满足奈奎斯特定理,一般取信号频率上限4-5倍做为采样频率...得到滤波前后语音信号时域波形和频谱对比如图3.5、3.6 3.5 滤波前后语音信号时域波形和频谱 3.6 滤波前后语音信号比较 结果分析 在MATLAB中,对原始语音信号加噪音

    1.4K40

    用Python长短期记忆神经网络进行时间序列预测

    请注意,原始数据集中第一个观测值已从差分化数据中移除。除此之外,最后一组数据预期一样匹配。...,请参阅文章: 如何检查时间序列数据是否固定Python 如何区分时间序列数据Python 将时间序列按比例缩放 像其他神经网络一样,LSTM希望数据大小能控制在神经网络使用激活函数范围内。...它和时间数量一起,定义了网络学习数据速度(权重更新频率)。 定义LSTM层最后一个输入参数是神经元数量,也称为内存单元或块数量。这是一个相当简单问题,1到5之间数字就足够了。...输入滞后功能。滞后观察可以被包括作为输入特征。需要实验来观察包括滞后特征是否提供任何好处,AR(k)线性模型不同。 输入错误系列。...可以构造一个错误序列(来自持续性模型预测误差)并用作附加输入特征,MA(k)线性模型不同。需要进行实验,看看这是否能带来任何好处。 学习非固定。

    9.5K113

    手把手教你搞定4类数据清洗操作

    在一个非常复杂数据库中,在解决某个实际问题时,通常不需要所有的变量参与运算。 2. 去除不需要字段 本步骤将减少数据维度,剔除一些明显数据分析任务不匹配数据,让与任务相关数据更为突出。...时间日期、数值、全半角等格式不一致 这种问题通常输入端有关,在整合多来源数据时也有可能遇到,将其处理成一致格式即可。 2....数据值含有“非法”字符 字段中值通常是有范围,有些字符不适合出现在某些字段中,比如: 身份证号必须数字+字母。 中国人姓名只能为汉字(李A、张C这种情况是少数)。 出现在头、尾、中间空格。...还有由于关键字值输入时发生错误导致原本一致信息被重复录入,也需要借助其他字段对内容进行查重。...比如“ABC银行”“ABC銀行”,单看名字可以看出这两条信息大概率是重复,但只有对比其他信息才能确保去重正确性,比如对比两家公司电话地址是否完全相同。

    96710

    实时车票查询及登陆CTC

    验证码失败 第二种情况:用户名或密码错误,验证码正确,此时会出现login信息 ? 用户名登录请求 ? 用户名错误 第三种情况:登陆成功 ?...【难点】 查询结果在哪 结果如何处理 查询途中站点名字字母简写如何处理 对于第一个难点,直接打开f12检查即可,会发现,如下图所示结果: ?...这个处理是直接打开12306随机去是个查询结果,然后到了这个页面后,去搜索相应车次,然后对应一行就是显示界面的数据,最后发现各条数据之前从|预订|开始后面所有的数据是很规则,那么前面的所有东西我直接通过正则匹配以...|预订|分开,然后得到一个list,取index=1数据即为我们需要完整数据,然后将其页面数据进行匹配,最后就可以锁定哪个index表示硬座,软卧等。...在前面去请求数据时候,会发现请求数据并不是你所输入中文,比如要查询重庆到成都,那么按照我们正常思路是直接用原字符串重庆成都访问,但是实际不是,如下图: ?

    82020

    精通Excel数组公式013:什么时候真正需要数组公式?

    数组公式中数组运算有时会显著增加公式计算时间。下面列举两个例子,看看数组公式相比,选择非数组公式如何明显减少公式计算时间。...这个示例难点在于,列A中数据日期序列号,而条件中数据数字和文本(原文中为“Oct”,我这里作了修改)组合。 ? 1:统计日期,条件区域为年(数字)和月(文本)。...下图2和3展示了这些公式在约25000条数据中运行时间对比。 ? 2:TEXT函数花费更多时间计算。 ? 3:多个SUMPRODUCT和TEXT函数公式,更长计算时间。...示例2:条件与日期序列不匹配情况下年销售额求和,使用SUMPRODUCT,SUMIFS还是SUMIF? 如下图4所示,条件单元格中数据日期序列号不匹配,要求该年销售额之和。 ?...4:年需要与序列号日期匹配。 这里使用了6个公式实现。下图5展示了这些公式在约25000条数据中运行时间对比。 ?

    1.5K20

    在Python中绘图,更丰富,更专业

    标签:PythonExcel,pandas Excel使绘制图形变得非常容易。Python也是如此!这里,我们将快速熟悉如何在Python中绘制图形。...我们将使用约翰·霍普金斯大学COVID19数据库在本文中绘制时间推移的确诊病例。...报告数据中有很多国家,为了让本文更容易理解,我们只看一下全球确认数字。...df = df.iloc[:,4:] global_num = df.sum() 2 现在我们有了一个一维表:日期和相应日期的确认新冠病毒病例。我们将用它来绘制一段时间全球新冠病毒病例。...pandas提供了一种直接从数据框架绘制图形便捷方法,我们只需要使用dataframe.plot()。但是必须记住,在绘制后要让matplotlib显示图形,就需要使用plt.show()。

    1.8K20

    如何用 Python 和 API 收集分析网络数据

    一文中,我们提到过: 以2开头状态编码是最好结果,意味着一切顺利;如果状态值开头是数字4或者5,那就有问题了,你需要排查错误。 既然调用成功,我们看看 API 接口返回具体数据内容吧。...其他数据,暂时保持原样。 有的是因为本来就该是字符串,例如城市名称。 另一些,是因为我们暂时不会用到。 下面我们绘制一个简单时间序列对比图形。 读入绘图工具包 plotnine 。...绘制时间时候,以“2周”作为间隔周期,标注时间数据统计量信息。 我们修改横轴标记为中文日期”。...为了让图中中文正常显示,我们需要指定中文字体,这里我们选择是开源“文泉驿微米黑”。 数据可视化结果,如下图所示。 png 怎么样,这张对比绘制得还像模像样吧?...转换 JSON 列表为数据框; 如何将测试通过后简单 Python 语句打包成函数,以反复调用,提高效率; 如何用 plotnine (ggplot2克隆)绘制时间序列折线图,对比不同城市 AQI

    3.3K20

    美化Matplotlib3个小技巧

    只显示了数据前100行。 减少刻度数 如果在轴上绘制数据点数量很多,刻度看起来非常紧凑,甚至可能重叠。...在处理时间序列数据时,x轴通常包含占用大量空间日期,所以可以减少轴上刻度数来提高显示效果。 让我们先做一个不限制x轴刻度数例子。...例如将产品价格和销售数量绘制在一起查看价格对销售数量影响。 我们DataFrame中销售数量和价格列显示在同一线图上,只有一个y轴。...我们可以清楚观察到价格销售量之间反比关系。 共享x轴坐标对齐 我们可以在一个Figure对象上创建多个子。Matplotlib允许使用subplot函数创建子格。...(np.arange(0, len(df), 15), fontsize=12) plt.show() 可以看到2个子X轴坐标(日期)都已经对齐了,这对于分析时间序列时非常有用,例如想对比2个产品或者

    1.7K20

    Pyecharts入门

    Pyecharts 官方示例网站:Document echart 官方网站:Apache ECharts Pyecharts 柱状绘制 我们使用中国各省2003年至2021年结婚登记数离婚登记数数据进行分析可视化...,在pyecharts中每一种图表都是实例对象,柱状就是Bar这个类实例化后结果,柱状绘制其实需要两种数据,X轴上数据,以及Y轴上数据,柱状是通过条柱高低或者长短来表示数据;所以,在Bar...,为了得到良好视觉效果,可以使用VisualMapOpts 进行颜色数据映射,该配置可以使用全局配置。...上一个需求数据对比维度是时间,当前这个需求对比维度则转变成了省份 数据准备 show_data2 = marry_data["2019年"] show_data2 = show_data2.iloc...方法,进行了X轴Y轴数据转换,从而柱形变成了条形,所以在替换数据时,不需要改变数据轴向位置。

    14410

    美化Matplotlib3个小技巧

    只显示了数据前100行。 减少刻度数 如果在轴上绘制数据点数量很多,刻度看起来非常紧凑,甚至可能重叠。...在处理时间序列数据时,x轴通常包含占用大量空间日期,所以可以减少轴上刻度数来提高显示效果。 让我们先做一个不限制x轴刻度数例子。  ...例如将产品价格和销售数量绘制在一起查看价格对销售数量影响。 我们DataFrame中销售数量和价格列显示在同一线图上,只有一个y轴。...我们可以清楚观察到价格销售量之间反比关系。 共享x轴坐标对齐 我们可以在一个Figure对象上创建多个子。Matplotlib允许使用subplot函数创建子格。...(np.arange(0, len(df), 15), fontsize=12) plt.show() 可以看到2个子X轴坐标(日期)都已经对齐了,这对于分析时间序列时非常有用,例如想对比2个产品或者

    1.3K20

    手把手教你用直方图、饼和条形数据分析(Python代码)

    第五步:绘制频率分布直方图。  遵循主要原则如下:  各组之间必须是相互排斥。各组必须将所有的数据包含在内。各组组宽最好相等。  下面结合具体实例来运用分布分析对定量数据进行特征分析。  ...绘制频率分布直方图  若以2014年第二季度“捞起生鱼片”这道菜每天销售额组段为横轴,以各组段频率密度(频率组距之比)为纵轴,表3-4中数据绘制成频率分布直方图,如代码清单3-3所示。  ...)  # 绘制 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.title('菜品销售量分布(饼)')  # 设置标题 plt.axis('equal...运行代码清单3-4可得不同菜品在某段时间销售量分布,如图3-4和3-5所示。  ...2020上半年,50万大数据DT用户最爱10本书哪些数据库是行存储?哪些是列存储?有什么区别?什么是数字化转型?

    1.4K20

    掌握Pandas库高级用法数据处理分析

    = df['Text'].str.extract('(\d+)', expand=False) # 提取数字print(df)通过这些技巧,你可以更加灵活地处理文本数据,挖掘其中信息。...', y='Value', title='Time Series Data', xlabel='Date', ylabel='Value')plt.show()绘制柱状# 创建示例数据集data =...{'Category': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'Value': [10, 20, 30, 40]}df = pd.DataFrame(data)# 绘制柱状df.plot...时间序列处理Pandas提供了丰富功能来处理时间序列数据,包括日期索引、时间重采样等:创建日期索引# 创建示例时间序列数据dates = pd.date_range(start='2022-01-01...总结总的来说,本文介绍了Pandas库一系列高级用法,涵盖了数据清洗预处理、多列操作函数应用、数据合并与拼接、数据分组聚合、数据透视表交叉表、缺失值处理高级技巧、文本数据处理、数据可视化、并行处理

    40520
    领券