如何解读Matplotlib中日期时间刻度的数值化结果

这些浮点数是Matplotlib用来内部存储日期时间的数值表示，本质是从1900年1月1日00:00开始累计的总天数：

• 整数部分：从1900-01-01到目标日期的完整天数
• 小数部分：目标时间在当天的占比（比如0.5对应中午12点，0.25对应早上6点）

对应你的例子验证 #

拿第一个刻度值15880.46527778来说：

1. 整数部分15880：从1900-01-01往后数15880天，正好是2013-06-24
2. 小数部分0.46527778：乘以24小时得到≈11.1667小时，也就是11小时10分钟，刚好对应你设置的x轴起始时间dt.datetime(2013,6,24,11,10)

你可以用这段代码验证转换逻辑：

import datetime as dt
base_date = dt.datetime(1900, 1, 1)
# 取首尾两个刻度值验证
for tick_val in [15880.46527778, 15880.47222222]:
    target_datetime = base_date + dt.timedelta(days=tick_val)
    print(target_datetime)

输出会对应你设置的x轴起止时间：2013-06-24 11:10:00和2013-06-24 11:20:00左右。

为什么用这种格式？ #

Matplotlib底层是基于数值的绘图系统，把日期时间转成浮点数后，能方便地进行坐标轴缩放、数据计算等操作。你看到的11:13这类时间文本，只是Matplotlib对这些数值做了格式化显示，轴的底层数值始终是累计天数。如果需要把这些数值转回datetime对象，用上面的timedelta方法即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者patrick7