如何删除x轴上的空日期？ （matplotlib.pyplot）

Question

我正在尝试使用

candlestick

的一些数据创建一个

XAUUSD

图表，它代表外汇市场中的黄金。

X轴（时间轴）由于假期有间隙，而且实时市场数据也有间隙，因为它是

1-minute timeframe

，并且在某些时间间隔内可能没有任何交易，特别是在00:00但是也可能在其他时间。

我想从情节中删除这些空白。当我必须使用

matplotlib.pyplot

时，我该如何做到这一点？

这是我的代码：

def plot_data(df, candle_length):
    green_df = df[df.Close > df.Open].copy()
    green_df["Height"] = green_df["Close"] - green_df["Open"]
    red_df = df[df.Close < df.Open].copy()
    red_df["Height"] = red_df["Open"] - red_df["Close"]
    doji_df = df[df.Close == df.Open].copy()
    fig = plt.figure(figsize=(16,8))
    ax = fig.add_subplot()
    ax.grid(linestyle='--')
    if len(green_df) > 0:
        ax.vlines(x=green_df.index, ymin=green_df["Low"], ymax=green_df["High"], color="#00CC00")
        ax.bar(x=green_df.index, height=green_df["Height"], width=candle_length/1440, bottom=green_df["Open"], color="#00CC00")
    if len(red_df) > 0:
        ax.vlines(x=red_df.index, ymin=red_df["Low"], ymax=red_df["High"], color="#CC0000")
        ax.bar(x=red_df.index, height=red_df["Height"], width=candle_length/1440, bottom=red_df["Close"], color="#CC0000")
    if len(doji_df) > 0:
        ax.vlines(x=doji_df.index, ymin=doji_df["Low"], ymax=doji_df["High"], color="#888888")
        ax.hlines(xmin=pd.to_datetime(doji_df.Timestamp - candle_length*30, unit="s"), xmax=pd.to_datetime(doji_df.Timestamp + candle_length*30, unit="s"), y=doji_df["Open"], colors="#888888")
    fig.tight_layout()

plot_data(get_candles(symbol, timeframe, candle_count, candle_length, max_time_period), candle_length)

输出： 图片

我发现this上面写着：

dt_all = pd.date_range(start=df['Date'].iloc[0],end=df['Date'].iloc[-1], freq = '5min')
dt_obs = [d.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") for d in df['Date']]
dt_breaks = [d for d in dt_all.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S").tolist() if not d in dt_obs]
fig.update_xaxes(rangebreaks=[dict(dvalue = 5*60*1000, values=dt_breaks)])

它与

plotly

配合得很好，但不能解决我的问题，因为

update_xaxes

 中的数字没有 

pyplot

功能

是否有与上述 Plotly 代码等效的 Pyplot 或任何其他方法来实现该目的？

Answer 1

这是一种在多个连续轴上绘图的方法，遵循 matplotlib 文档的 broken axis 示例，以及plotly 中的

breaks_idxs

的想法。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


# Data
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 8, 9, 10, 11, 12, 15, 16, 17, 18, 19])
y = np.random.randn(len(x))
std = np.random.rand(len(x))

# Getting that the way you want
breaks_idxs = [5, 10]

# Splitting the data for multiple axes
xs = np.split(x, breaks_idxs)
ys = np.split(y, breaks_idxs)
stds = np.split(std, breaks_idxs)
n_splits = len(breaks_idxs) + 1

# Creating the axes without horizontal spaces between them
fig, axes = plt.subplots(ncols=n_splits, gridspec_kw={"wspace": 0}, figsize=(10, 5))

# Can't sharey=True, or can't turn of spines individually
ymin = (y - std).min()
ymax = (y + std).max()

for i, (ax, x_, y_, std_) in enumerate(zip(axes, xs, ys, stds)):

    # Plot info
    ax.set_title(f"Week {i + 1}")
    ax.vlines(x_, y_ - std_, y_ + std_, color="C0", lw=2)
    ax.scatter(x_, y_, c="C1", marker="s")

    # Make sure axes share y range
    ax.set_ylim(ymin * 1.1, ymax * 1.1)

    # Make sure x-axis transitions are smooth
    # might introduce a computation for "0.5"
    ax.set_xlim(x_[0] - 0.5, x_[-1] + 0.5)

    # Remove spines and ticks
    sbs = ax.get_subplotspec()
    if not sbs.is_first_col():
        ax.spines.left.set_visible(False)
        ax.yaxis.set_ticks([])
    if not sbs.is_last_col():
        ax.spines.right.set_visible(False)


plt.show()