[matplotlib] 54. ConciseDateFormatterで時系列グラフの軸ラベルをシンプルにする

はじめに

matplotlib.datesのConciseDateFormatterで時系列グラフの目盛りラベルを簡潔に表示する方法について説明する。

コード

	#ConciseDateFormatterを使用した日付フォーマット変更
	%matplotlib inline
	import pandas as pd
	import datetime
	import matplotlib.pyplot as plt
	import matplotlib.dates as mdates
	import numpy as np
	#the default formatter
	base = datetime.datetime(2019, 10, 1)
	dates = np.array([base + datetime.timedelta(hours=(0.5*i))
	for i in range(24*256)])
	N = len(dates)
	np.random.seed(19423521)
	y = np.cumsum(np.random.randn(N))
	lims = [(np.datetime64('2019-10'), np.datetime64('2020-02')),
	(np.datetime64('2019-12-03'), np.datetime64('2019-12-15')),
	(np.datetime64('2019-12-03 13:00'), np.datetime64('2019-12-04 13:00')),
	(np.datetime64('2019-12-03 11:00'), np.datetime64('2019-12-03 11:01'))]
	fig, axs = plt.subplots(4, 1, constrained_layout=True, figsize=(6, 8))
	for nn, ax in enumerate(axs):
	locator = mdates.AutoDateLocator(minticks=4, maxticks=9)
	formatter = mdates.ConciseDateFormatter(locator)
	ax.xaxis.set_major_locator(locator)
	ax.xaxis.set_major_formatter(formatter)
	ax.plot(dates, y,'g-')
	ax.set_xlim(lims[nn])
	axs[0].set_title('Concise Date Formatter')
	plt.savefig("Concisedateformatter.png", dpi=100,transparent = False, bbox_inches = 'tight')
	plt.show()

view raw Concisedateformatter_.py hosted with ❤ by GitHub

解説

モジュールのインポート

	%matplotlib inline
	import pandas as pd
	import datetime
	import matplotlib.pyplot as plt
	import matplotlib.dates as mdates
	import numpy as np

view raw Concisedateformatter_.py hosted with ❤ by GitHub

バージョン

	#version
	import matplotlib
	print(matplotlib.__version__)
	3.3.4
	print(np.__version__)
	1.20.1
	print(pd.__version__)
	1.2.3

view raw Concisedateformatter_.py hosted with ❤ by GitHub

データの生成

	base = datetime.datetime(2019, 10, 1)
	dates = np.array([base + datetime.timedelta(hours=(0.5*i))
	for i in range(24*256)])
	N = len(dates)
	np.random.seed(19423521)
	y = np.cumsum(np.random.randn(N))

view raw Concisedateformatter_.py hosted with ❤ by GitHub

dates = np.array([base + datetime.timedelta(hours=(0.5*i)) for i in range(24*256)])で baseの日付から、0.5h刻みで24 ✕256 = 6144回時間を増加させた配列が得られる。

表示範囲の設定

	lims = [(np.datetime64('2019-10'), np.datetime64('2020-02')),
	(np.datetime64('2019-12-03'), np.datetime64('2019-12-15')),
	(np.datetime64('2019-12-03 13:00'), np.datetime64('2019-12-04 13:00')),
	(np.datetime64('2019-12-03 11:00'), np.datetime64('2019-12-03 11:01'))]

view raw Concisedateformatter_.py hosted with ❤ by GitHub

デフォルト設定の時系列グラフ

	fig, axs = plt.subplots(4, 1, constrained_layout=True, figsize=(6, 8))
	lims = [(np.datetime64('2019-10'), np.datetime64('2020-02')),
	(np.datetime64('2019-12-03'), np.datetime64('2019-12-15')),
	(np.datetime64('2019-12-03 13:00'), np.datetime64('2019-12-04 13:00')),
	(np.datetime64('2019-12-03 11:00'), np.datetime64('2019-12-03 11:01'))]
	for nn, ax in enumerate(axs):
	ax.plot(dates, y,'g-')
	ax.set_xlim(lims[nn])
	# rotate_labels...
	for label in ax.get_xticklabels():
	label.set_rotation(30)
	label.set_horizontalalignment('right')
	axs[0].set_title('Default Date Formatter')
	plt.savefig("defaultdateformatter.png", dpi=100,transparent = False, bbox_inches = 'tight')
	plt.show()

view raw Concisedateformatter_.py hosted with ❤ by GitHub

時間の表示範囲によって目盛りラベルが変化するが基本的にどれも長いので、重なりを防ぐ必要がある。ここでは、label.set_rotation(30)で30°回転している。

ConciseDateFormatterを使った時系列グラフ

	fig, axs = plt.subplots(4, 1, constrained_layout=True, figsize=(6, 8))
	for nn, ax in enumerate(axs):
	locator = mdates.AutoDateLocator(minticks=4, maxticks=9)
	formatter = mdates.ConciseDateFormatter(locator)
	ax.xaxis.set_major_locator(locator)
	ax.xaxis.set_major_formatter(formatter)
	ax.plot(dates, y,'g-')
	ax.set_xlim(lims[nn])
	axs[0].set_title('Concise Date Formatter')
	plt.savefig("Concisedateformatter.png", dpi=100,transparent = False, bbox_inches = 'tight')
	plt.show()

view raw Concisedateformatter_.py hosted with ❤ by GitHub

最初に、locator = mdates.AutoDateLocator(minticks=4, maxticks=9)で目盛りの数などを決め、
formatter = mdates.ConciseDateFormatter(locator)により、ConciseDateFormatterをlocatorに適用する。
グラフに設定を反映させるには、ax.xaxis.set_major_locator(locator)とax.xaxis.set_major_formatter(formatter)とする必要がある。

units registryを使ってConciseDateFormatterを適用させる方法

	import matplotlib.units as munits
	converter = mdates.ConciseDateConverter()
	munits.registry[np.datetime64] = converter
	munits.registry[datetime.date] = converter
	munits.registry[datetime.datetime] = converter
	fig, axs = plt.subplots(4, 1, figsize=(6, 8), constrained_layout=True)
	for nn, ax in enumerate(axs):
	ax.plot(dates, y,'g-')
	ax.set_xlim(lims[nn])
	axs[0].set_title('Concise Date Formatter')
	plt.savefig("Concisedateformatter_regist.png", dpi=100,transparent = False, bbox_inches = 'tight')
	plt.show()

view raw Concisedateformatter_.py hosted with ❤ by GitHub

converter = mdates.ConciseDateConverter()とし、munits.registry[np.datetime64] = converterとしておけば、set_major_formatterなどをする必要がないので、より簡単に軸ラベルを簡素化できる。

コードをダウンロード(.pyファイル)

コードをダウンロード(.ipynbファイル)

参考

Formatting date ticks using ConciseDateFormatter — Matplotlib 3.4.3 documentation

matplotlib.org