Erstellen einer Zeitleiste mit Linien, Daten und Text #

So erstellen Sie eine einfache Zeitleiste mit den Veröffentlichungsdaten von Matplotlib.

Zeitleisten können mit einer Sammlung von Daten und Text erstellt werden. In diesem Beispiel zeigen wir, wie Sie eine einfache Zeitleiste erstellen, indem Sie die Daten für die letzten Versionen von Matplotlib verwenden. Zuerst ziehen wir die Daten von GitHub.

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

try:
    # Try to fetch a list of Matplotlib releases and their dates
    # from https://api.github.com/repos/matplotlib/matplotlib/releases
    import urllib.request
    import json

    url = 'https://api.github.com/repos/matplotlib/matplotlib/releases'
    url += '?per_page=100'
    data = json.loads(urllib.request.urlopen(url, timeout=.4).read().decode())

    dates = []
    names = []
    for item in data:
        if 'rc' not in item['tag_name'] and 'b' not in item['tag_name']:
            dates.append(item['published_at'].split("T")[0])
            names.append(item['tag_name'])
    # Convert date strings (e.g. 2014-10-18) to datetime
    dates = [datetime.strptime(d, "%Y-%m-%d") for d in dates]

except Exception:
    # In case the above fails, e.g. because of missing internet connection
    # use the following lists as fallback.
    names = ['v2.2.4', 'v3.0.3', 'v3.0.2', 'v3.0.1', 'v3.0.0', 'v2.2.3',
             'v2.2.2', 'v2.2.1', 'v2.2.0', 'v2.1.2', 'v2.1.1', 'v2.1.0',
             'v2.0.2', 'v2.0.1', 'v2.0.0', 'v1.5.3', 'v1.5.2', 'v1.5.1',
             'v1.5.0', 'v1.4.3', 'v1.4.2', 'v1.4.1', 'v1.4.0']

    dates = ['2019-02-26', '2019-02-26', '2018-11-10', '2018-11-10',
             '2018-09-18', '2018-08-10', '2018-03-17', '2018-03-16',
             '2018-03-06', '2018-01-18', '2017-12-10', '2017-10-07',
             '2017-05-10', '2017-05-02', '2017-01-17', '2016-09-09',
             '2016-07-03', '2016-01-10', '2015-10-29', '2015-02-16',
             '2014-10-26', '2014-10-18', '2014-08-26']

    # Convert date strings (e.g. 2014-10-18) to datetime
    dates = [datetime.strptime(d, "%Y-%m-%d") for d in dates]

Als Nächstes erstellen wir ein Stammdiagramm mit einigen Variationen in den Ebenen, um sogar Ereignisse in der Nähe unterscheiden zu können. Wir fügen Markierungen auf der Grundlinie hinzu, um die eindimensionale Natur der Zeitlinie visuell hervorzuheben.

Für jedes Ereignis fügen wir eine Textbeschriftung via hinzu annotate, die in Punkteinheiten von der Spitze der Ereignislinie versetzt ist.

Beachten Sie, dass Matplotlib automatisch datetime-Eingaben zeichnet.

# Choose some nice levels
levels = np.tile([-5, 5, -3, 3, -1, 1],
                 int(np.ceil(len(dates)/6)))[:len(dates)]

# Create figure and plot a stem plot with the date
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8.8, 4), constrained_layout=True)
ax.set(title="Matplotlib release dates")

ax.vlines(dates, 0, levels, color="tab:red")  # The vertical stems.
ax.plot(dates, np.zeros_like(dates), "-o",
        color="k", markerfacecolor="w")  # Baseline and markers on it.

# annotate lines
for d, l, r in zip(dates, levels, names):
    ax.annotate(r, xy=(d, l),
                xytext=(-3, np.sign(l)*3), textcoords="offset points",
                horizontalalignment="right",
                verticalalignment="bottom" if l > 0 else "top")

# format xaxis with 4 month intervals
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator(interval=4))
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%b %Y"))
plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=30, ha="right")

# remove y axis and spines
ax.yaxis.set_visible(False)
ax.spines[["left", "top", "right"]].set_visible(False)

ax.margins(y=0.1)
plt.show()

Verweise

In diesem Beispiel wird die Verwendung der folgenden Funktionen, Methoden, Klassen und Module gezeigt:

Gesamtlaufzeit des Skripts: ( 0 Minuten 1.168 Sekunden)

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