如何在Matplotlib中创建按日期分组的双层时间X轴柱状图

需求说明 #

我想要复刻一款Excel风格的双X轴柱状图，具体要求如下：

• X轴按3小时增量划分时间区间
• 柱状图根据intensity数值分级着色：
  • 低强度（0 ≤ 值 ≤5）：绿色（#75FF71）
  • 中强度（6 ≤ 值 <8）：黄色（#FFC53D）
  • 高强度（值 ≥8）：红色（#FF5C5C）
• 双X轴设计：
  • 上方轴显示一天中的小时刻度
  • 下方轴将时间按所属日期分组显示

当前实现代码 #

import matplotlib as mplt
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import dates
import numpy as np
import datetime as pdt
from datetime import datetime, timedelta
import seaborn as sns

start_dt = np.datetime64('today').astype(np.datetime64)
end_dt = np.datetime64('today') + np.timedelta64(6, 'D')

x = np.arange(start_dt,
                  end_dt, np.timedelta64(180, 'm'))
x = [i.astype(datetime) for i in x]

intensity = np.random.uniform(0, 10, len(x))

y = np.ones(shape=len(x))

plt.rcParams["figure.figsize"] = [17, 1.2]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
sns.set_style("whitegrid")
sns.despine(bottom = True, left = True, top = True)
fig, ax = plt.subplots()

colors = []
for i in intensity:
    if 0 <= i <= 5:
        colors.append('#75FF71')
    elif 6 <= i < 8:
        colors.append('#FFC53D')
    else:
        colors.append('#FF5C5C')

graph = sns.barplot(x=x, y=y, palette=colors, width=1.0, linewidth=0)
graph.grid(False)
graph.set(yticklabels=[])
x_tick_label = []
for val in x:
    min_ts = min(x)
    diff_days = (val - min_ts).days
    diff_hours = (val - min_ts).seconds/3600
    total = diff_days*24 + int(diff_hours)
    if val.time() == pdt.time(0,0):
        x_tick_label.append("")
    elif val.time() == pdt.time(6,0) or val.time() == pdt.time(12,0) or val.time() == pdt.time(18,0) :
        x_tick_label.append(f"{val.strftime('%-H')}:00")
    else:
        x_tick_label.append('')
graph.set(xticklabels=x_tick_label)
for ticklabel in graph.axes.get_xticklabels():
    ticklabel.set_color("#FFC53D")

ax2 = ax.axes.twiny()

ax2.spines['top'].set_position(('axes', -0.15))
ax2.spines['top'].set_visible(False)

plt.xticks(fontweight='light',ha='right', rotation=90)
plt.box(on=None)

plt.show()

当前效果问题 #

当前代码生成的图表仅显示了部分小时刻度，下方的日期分组轴未正确配置，无法按日期对时间区间进行分组显示，未达到预期的双X轴效果。

优化后的代码实现 #

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import dates
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
import seaborn as sns

# 生成时间数据：今天起6天内，每3小时一个点
start_dt = np.datetime64('today').astype(datetime)
end_dt = start_dt + timedelta(days=6)
x = np.arange(start_dt, end_dt, timedelta(hours=3)).tolist()

# 生成随机强度数据
intensity = np.random.uniform(0, 10, len(x))

# 定义颜色映射
colors = ['#75FF71' if 0 <= val <=5 else '#FFC53D' if 6 <= val <8 else '#FF5C5C' for val in intensity]

# 配置图表样式
plt.rcParams["figure.figsize"] = [17, 2]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
sns.set_style("white")
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制柱状图
sns.barplot(x=x, y=np.ones(len(x)), palette=colors, width=1.0, linewidth=0, ax=ax)

# 隐藏Y轴
ax.set_yticks([])
ax.yaxis.set_visible(False)
ax.grid(False)

# 配置上方小时轴（主X轴）
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels([dt.strftime('%H:00') if dt.hour in [0,6,12,18] else '' for dt in x], color='#FFC53D')
ax.tick_params(axis='x', length=0)

# 配置下方日期轴（副X轴）
ax2 = ax.twiny()
# 设置副轴位置在主X轴下方
ax2.spines['bottom'].set_position(('axes', -0.2))
ax2.spines['bottom'].set_visible(True)
ax2.spines['top'].set_visible(False)

# 获取每天的起始索引，计算日期刻度位置（对应每天的中间位置）
date_groups = {}
for idx, dt in enumerate(x):
    date_key = dt.date()
    if date_key not in date_groups:
        date_groups[date_key] = []
    date_groups[date_key].append(idx)

# 生成日期刻度的位置和标签
tick_positions = []
tick_labels = []
for date, indices in date_groups.items():
    # 取当天区间的中间位置作为刻度点
    mid_pos = (indices[0] + indices[-1]) / 2
    tick_positions.append(mid_pos)
    tick_labels.append(date.strftime('%m/%d'))

ax2.set_xticks(tick_positions)
ax2.set_xticklabels(tick_labels, rotation=90, ha='center', fontweight='light')
ax2.tick_params(axis='x', length=0)

# 隐藏多余边框
sns.despine(left=True, top=True, right=True)

plt.show()

关键优化点 #

1. 日期轴配置：通过分组统计每天的时间点索引，将日期刻度放在当天时间段的中间位置，实现按日期分组的效果
2. 小时轴优化：显示0、6、12、18点的刻度，其余时间点留空，保持界面简洁
3. 轴位置调整：将日期轴移到小时轴下方，贴合需求的双轴布局
4. 颜色映射简化：用列表推导式替代循环，代码更简洁高效

内容的提问来源于stack exchange，提问作者AGS