使用plt.specgram绘制频谱图时，设置日期格式化器后日期偏移至1970的解决方法

问题场景 #

使用plt.specgram绘制时间范围为2005-2007的数据集频谱图时，设置x轴日期格式化器和定位器后，图表x轴日期却变成了1970年。

代码示例 #

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates

df=pd.read_csv('Data.csv')
df.Date=pd.to_datetime(df.Date)
df=df.set_index('Date')
plt.figure(figsize=(20,10))
plt.specgram(df, Fs=1)
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m'))
plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator(interval=3))

数据样例 #

Date Value
2005-05-01 0.52264
2005-05-02 0.45656
... ...
2007-02-27 0.558954
2007-02-28 0.679884

问题原因 #

plt.specgram默认把x轴设成从0开始的样本索引（整数），不是实际的时间戳。当你直接给这个整数轴套日期格式化器时，matplotlib会把这些整数当成UNIX时间戳（从1970-01-01开始的秒数），自然就显示出1970年的日期了。

解决方法 #

修改后的代码 #

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
from matplotlib.dates import date2num

# 读取并处理数据
df = pd.read_csv('Data.csv')
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df = df.set_index('Date')

plt.figure(figsize=(20,10))
# 绘制频谱图，同时获取返回的时间轴、频率轴和谱图数据
freqs, times, Sxx = plt.specgram(df['Value'], Fs=1)

# 将起始日期转换成matplotlib内部识别的数值格式
start_date_num = date2num(df.index[0])
# 因为Fs=1表示每天一个采样点，times里的数值就是起始日期后的天数，累加得到实际日期的数值
actual_dates_num = start_date_num + times

# 获取当前坐标轴，替换x轴刻度为实际日期对应的数值
ax = plt.gca()
ax.set_xticks(actual_dates_num)
# 设置日期显示格式和3个月间隔的刻度
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m'))
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator(interval=3))
# 旋转x轴标签，避免重叠
plt.xticks(rotation=45)

plt.tight_layout()
plt.show()

关键细节 #

• 如果你的采样频率不是1（比如每小时一个采样点，Fs=24），需要调整日期转换的计算：actual_dates_num = start_date_num + times/24，保证时间增量和实际采样间隔匹配。
• date2num的作用是把pandas的datetime对象转换成matplotlib内部用的浮点数（代表从1970-01-01开始的天数），这样才能正确映射到日期轴。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lover Coffee