Matplotlib में दो अलग-अलग स्पेस्ड टाइम सीरीज़ को एक ही प्लॉट पर दिखाएं

Matplotlib में दो अलग-अलग समय अंतराल वाली टाइम सीरीज़ को एक ही प्लॉट पर दिखाने के लिए plot_date() और DateFormatter का उपयोग करें।

चरण

1. फिगर आकार सेट करें और पैडिंग समायोजित करें
2. x1, y1 और x2, y2 डेटा बिंदु बनाएं
3. फिगर और सबप्लॉट्स बनाएं
4. (x1, y1) और (x2, y2) डेटा बिंदुओं के साथ डेट प्लॉट करें
5. X-अक्ष टिक लेबल्स का मेजर फॉर्मेटर सेट करें
6. tick_params() से xtick लेबल 45 डिग्री घुमाएं
7. plt.show() से प्रदर्शित करें

उदाहरण

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.dates import date2num, DateFormatter
import datetime as dt

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# पहली सीरीज़: 2 बिंदु
x1 = [date2num(dt.datetime(2021, 1, 15, 1, 1, 1)),
      date2num(dt.datetime(2021, 1, 15, 9, 1, 1))]
y1 = [6, 2]

# दूसरी सीरीज़: 5 बिंदु (अलग समय अंतराल)
x2 = [date2num(dt.datetime(2021, 1, 15, 2, 1, 1)),
      date2num(dt.datetime(2021, 1, 15, 4, 1, 1)),
      date2num(dt.datetime(2021, 1, 15, 6, 1, 1)),
      date2num(dt.datetime(2021, 1, 15, 8, 1, 1)),
      date2num(dt.datetime(2021, 1, 15, 10, 1, 1))]
y2 = [3, 6, 5, 4, 1]

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot_date(x1, y1, 'o--')   # सर्कल मार्कर + डैश लाइन
ax.plot_date(x2, y2, 'o:')    # सर्कल मार्कर + डॉटेड लाइन

# समय फॉर्मेट: HH:MM:SS
ax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%H:%M:%S'))
ax.tick_params(rotation=45)
plt.show()

आउटपुट

एक ही प्लॉट पर दो टाइम सीरीज़: पहली (लाल, डैश) में 2 बिंदु, दूसरी (नीला, डॉटेड) में 5 बिंदु, अलग-अलग समय अंतराल पर। X-अक्ष समय दिखाता है।

मुख्य बिंदु

• date2num() datetime ऑब्जेक्ट को Matplotlib के आंतरिक फ्लोट फॉर्मेट में बदलता है
• plot_date() स्वचालित रूप से X-अक्ष को डेट/टाइम के रूप में फॉर्मेट करता है
• DateFormatter कस्टम समय फॉर्मेट की अनुमति देता है
• अलग-अलग मार्कर/लाइन स्टाइल ('o--', 'o:') सीरीज़ को अलग करने में मदद करते हैं

आधुनिक विकल्प (Pandas + Seaborn)

# Pandas datetime इंडेक्स के साथ आसान
df1 = pd.DataFrame({'time': pd.to_datetime(x1), 'value': y1})
df2 = pd.DataFrame({'time': pd.to_datetime(x2), 'value': y2})
sns.lineplot(data=df1, x='time', y='value')
sns.lineplot(data=df2, x='time', y='value')