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本例子程序展示了长白山火山气体地球化学2002年观测数据中CO2和He两种气体元素深度的时间序列。程序中用到了常用的时间序列python数据处理方法,箭头标识方法,适合学习基本python作图学习使用。程序中所用到的no09.csv数据样式如下:

Python如何根据时间序列数据作图

代码如下

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime
 
df = pd.read_csv('no09.csv')
t = df.iloc[0:200, 0]
t = [datetime.datetime.strptime(i, '%Y/%m/%d') for i in t]
co2 = [float(i) for i in df.iloc[0:200,1]]
he = [float(i) for i in df.iloc[0:200,2]]
plt.subplot(211)
plt.plot(t, co2, 'o-')
plt.xlabel('Date [Year/Month')
plt.ylabel('CO2 / %')
plt.grid(ls = '--')
plt.subplot(212)
plt.plot(t, he, 'o-')
plt.xlabel('Date [Year/Month]')
plt.ylabel('He /ppm')
plt.annotate('2002/07/07 165ppm', xy = (datetime.datetime.strptime(('2002/07/07'), '%Y/%m/%d'), 165),
       xytext = (datetime.datetime.strptime(('2002/08/01'), '%Y/%m/%d'), 123),
       arrowprops = dict(facecolor = 'black', shrink = 0.05, width = 2, headwidth = 6,
                headlength = 6))
plt.grid(ls = '--')
plt.show()

结果

Python如何根据时间序列数据作图

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

标签:
Python,时间序列,数据,作图

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。