将NumPy字符串数组转换为兼容Matplotlib的datetime对象遇问题求助

针对你的NumPy字符串日期数组转Matplotlib兼容datetime对象的问题，以下是几种可行的解决方法：

方法1：向量化datetime.strptime批量处理 #

from datetime import datetime
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

t = np.array(['20141017000000','20141017000001','20141017000002'],dtype='<U14')
raw_data = np.array([1,2,3],dtype='float')

# 用np.vectorize包装strptime，实现数组批量处理
strptime_vec = np.vectorize(lambda x: datetime.strptime(x, '%Y%m%d%H%M%S'))
convertedDate = strptime_vec(t)

# 绘图验证
plt.plot(convertedDate, raw_data)
plt.show()

注意：你之前的格式字符串写错了，正确格式是%Y%m%d%H%M%S，不需要重复字母（比如%YY是错误写法）。

方法2：借助NumPy datetime64转换为Matplotlib兼容格式 #

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as dates

t = np.array(['20141017000000','20141017000001','20141017000002'],dtype='<U14')
raw_data = np.array([1,2,3],dtype='float')

# 显式指定转换为秒级datetime64
convertedDate_np = np.array(t, dtype='datetime64[s]')
# 转成Matplotlib支持的日期格式
convertedDate = dates.num2date(dates.date2num(convertedDate_np))

plt.plot(convertedDate, raw_data)
plt.show()

方法3：用Pandas快速转换（推荐，代码更简洁） #

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

t = np.array(['20141017000000','20141017000001','20141017000002'],dtype='<U14')
raw_data = np.array([1,2,3],dtype='float')

# Pandas自动处理数组，格式字符串正确即可
convertedDate = pd.to_datetime(t, format='%Y%m%d%H%M%S')

plt.plot(convertedDate, raw_data)
plt.show()

你之前方法的问题解析 #

• 选项1：dates.num2date的作用是将Matplotlib的日期数值（浮点数）转换为datetime对象，不能直接处理字符串数组，因此报错。
• 选项2：datetime.strptime仅支持单个字符串输入，无法直接处理NumPy数组；同时你使用的格式字符串%YY%mm%dd%HH%MM%ss是错误的，重复的字母不符合格式规范。
• 选项3：直接创建的np.datetime64对象，Matplotlib对其原生支持不足，内部存储的大整数会导致溢出错误，需要转换为Python原生datetime对象或Matplotlib专用的日期数值格式才能正常绘图。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Darcy