Matplotlib est fill_between ne fonctionne pas avec plot_date, des alternatives?

Je veux créer une intrigue comme cela:
Matplotlib est fill_between ne fonctionne pas avec plot_date, des alternatives?

Le code:

P.fill_between(DF.start.index, DF.lwr, DF.upr, facecolor='blue',   alpha=.2)
P.plot(DF.start.index, DF.Rt, '.')

mais avec des dates dans l'axe x, comme ceci (sans bandes):
Matplotlib est fill_between ne fonctionne pas avec plot_date, des alternatives?

le code:

P.plot_date(DF.start, DF.Rt, '.')

le problème est que fill_between échoue lorsque les valeurs de x sont date_time objets.

Personne ne sait d'une solution de contournement? DF est une pandas DataFrame.

  • Dans cette recette, c'est de montrer que le travail: matplotlib.org/users/recipes.html#fill-between-and-alpha mais j'obtiens l'erreur suivante: condition = ~(np.isfinite(a)) TypeError: ufunc 'isfinite' pas pris en charge pour les types d'entrée, et les entrées ne pouvait pas être sûre contraint à tout types pris en charge en fonction de la coulée de la règle de "coffre-fort"
  • sortie de DF.info(): <de la classe de pandas.de base.cadre.DataFrame " > Int64Index: 967 entrées, de 0 à 966 colonnes de Données (total de 9 colonnes): SE 967 non-null int64 commencer 967 objet non-null de fin 967 objet non-null cas 967 non-null int64 Rt 961 non-null float64 Rt2 967 non-null float64 p1 967 non-null float64 des réacteurs à eau légère 967 non-null float64 epu 967 non-null float64 dtypes: float64(5), int64(2), l'objet(2) l'utilisation de la mémoire: 75.5+ KB Aucun
  • Convertir le numpy datetime64[ns] type d'un tableau de python datetime.datetime objets à l'aide de to_pydatetime(). Solution prises à partir de ici.
InformationsquelleAutor fccoelho | 2015-01-22
  1. 17

    Il serait utile si vous montrer comment df est défini. Ce n' df.info() rapport? Cela va nous montrer la dtypes des colonnes.

    Il existe de nombreuses façons que les dates peuvent être représentés comme des chaînes de caractères, entiers, des flotteurs, datetime.datetime, NumPy datetime64s, les Pandas d'Horodateurs, ou les Pandas DatetimeIndex. La manière correcte de terrain, il dépend de ce que vous avez.

    Voici un exemple montrant votre code fonctionne si df.index est un DatetimeIndex:

    import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

index = pd.date_range(start='2000-1-1', end='2015-1-1', freq='M')
N = len(index)
poisson = (stats.poisson.rvs(1000, size=(N,3))/100.0)
poisson.sort(axis=1)
df = pd.DataFrame(poisson, columns=['lwr', 'Rt', 'upr'], index=index)

plt.fill_between(df.index, df.lwr, df.upr, facecolor='blue', alpha=.2)
plt.plot(df.index, df.Rt, '.')
plt.show()

    Matplotlib est fill_between ne fonctionne pas avec plot_date, des alternatives?

    Si l'index a des représentations de chaîne de dates, puis (avec Matplotlib version 1.4.2) vous obtenez une erreur TypeError:

    import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

index = pd.date_range(start='2000-1-1', end='2015-1-1', freq='M')
N = len(index)
poisson = (stats.poisson.rvs(1000, size=(N,3))/100.0)
poisson.sort(axis=1)
df = pd.DataFrame(poisson, columns=['lwr', 'Rt', 'upr'])

index = [item.strftime('%Y-%m-%d') for item in index]
plt.fill_between(index, df.lwr, df.upr, facecolor='blue', alpha=.2)
plt.plot(index, df.Rt, '.')
plt.show()

    rendements

      File "/home/unutbu/.virtualenvs/dev/local/lib/python2.7/site-packages/numpy/ma/core.py", line 2237, in masked_invalid
    condition = ~(np.isfinite(a))
TypeError: Not implemented for this type

    Dans ce cas, la solution est de convertir les chaînes de caractères à Horodateurs:

    index = pd.to_datetime(index)
    • Il a travaillé une fois que j'ai tourné la colonne datetime dans l'index...
    • Que faire si la colonne de la date se compose de Pandas datetime64 objets? Sholud je le convertir en quelque chose d'autre? Est-il un moyen de l'utilisation de fill_between() sur ces objets?
    • Il devrait y avoir aucun problème; plt.plot et plt.fill_between accepter des tableaux de dtype datetime64[ns] l'amende juste.
    • Lorsque j'utilise datetime64 et plt.fill_between() j'obtiens: TypeError: ufunc 'isfinite' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''. Donc, la raison de cette erreur doit être quelque part d'autre?
    • Pourriez-vous préparer un petit exemple qui expose le problème, et de le publier dans une nouvelle question? Googler TypeError: ufunc 'isfinite' not supported for the input types montre cette erreur peut éventuellement survenir en raison de la version de matplotlib, ou lors de l'utilisation d'un tableau NumPy de dtype "objet". Et il y a probablement d'autres raisons. Il est donc difficile de savoir quelle est la cause de votre problème sans avoir un exemple reproductible.
    • href="http://stackoverflow.com/questions/29329725/pandas-and-matplotlib-fill-between-vs-datetime64">Posté question
    • Je voudrais que ufunc erreur à un moment parce que mes dates ont été dans la mauvaise forme. Je les ai converti en datetimes et la ufunc erreur de s'en alla, et tout s'est lisse.

    InformationsquelleAutor unutbu
  2. 1

    Concernant l'erreur signalée par chilliq:

    TypeError: ufunc 'isfinite' not supported for the input types, and the inputs 
  could not be safely coerced to any supported types according to the casting 
  rule ''safe''

    Ceci peut être obtenu si le DataFrame les colonnes de "l'objet" dtype lors de l'utilisation de fill_between. Modification de l'exemple des types de colonnes, puis en essayant de tracer, comme suit, les résultats de l'erreur ci-dessus:

    import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

index = pd.date_range(start='2000-1-1', end='2015-1-1', freq='M')
N = len(index)
poisson = (stats.poisson.rvs(1000, size=(N,3))/100.0)
poisson.sort(axis=1)
df = pd.DataFrame(poisson, columns=['lwr', 'Rt', 'upr'], index=index)
dfo = df.astype(object)

plt.fill_between(df0.index, df0.lwr, df0.upr, facecolor='blue', alpha=.2)
plt.show()

    De dfo.info() nous voyons que les types de colonne est un "objet":

    <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 180 entries, 2000-01-31 to 2014-12-31
Freq: M
Data columns (total 3 columns):
lwr    180 non-null object
Rt     180 non-null object
upr    180 non-null object
dtypes: object(3)
memory usage: 5.6+ KB

    Veiller à ce que le DataFrame a numérique colonnes permettra de résoudre le problème. Pour ce faire, nous pouvons utiliser les pandas.to_numeric à convertir, comme suit:

    dfn = dfo.apply(pd.to_numeric, errors='ignore')

plt.fill_between(dfn.index, dfn.lwr, dfn.upr, facecolor='blue', alpha=.2)
plt.show()
    InformationsquelleAutor H0R5E
  3. 0

    J'ai eu d'erreur similaire lors de l'utilisation fill_between:

    ufunc 'bitwise_and' not supported

    Cependant, dans mon cas, la cause de l'erreur était plutôt stupide. J'ai été en passant le paramètre de couleur, mais sans argument explicite nom qui fait #4 paramètre appelé where. Donc tout simplement de faire assurer les paramètres de mot clé est la clé résolu le problème:

    ax.fill_between(xdata, highs, lows, color=color, alpha=0.2)
    InformationsquelleAutor Shital Shah