日期精度与纪元

Matplotlib 可以使用一个单位转换器来处理 datetime 对象和 numpy.datetime64 对象，该转换器能识别这些日期并将它们转换为浮点数。

在 Matplotlib 3.3 之前，此转换的默认值返回一个浮点数，表示自 "0000-12-31T00:00:00" 以来的天数。自 Matplotlib 3.3 起，默认值是自 "1970-01-01T00:00:00" 以来的天数。这为现代日期提供了更高的解析度。"2020-01-01" 使用旧纪元转换后为 730120，并且一个 64 位浮点数的解析度为 2^{-52}，约等于 14 微秒，因此微秒精度会丢失。使用新的默认纪元，"2020-01-01" 为 10957.0，因此可实现的解析度为 0.21 微秒。

import datetime

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

import matplotlib.dates as mdates


def _reset_epoch_for_tutorial():
    """
    Users (and downstream libraries) should not use the private method of
    resetting the epoch.
    """
    mdates._reset_epoch_test_example()

Datetime

Python datetime 对象具有微秒级解析度，因此，在使用旧的默认设置时，Matplotlib 日期无法无损往返完整的微秒级解析度的 datetime 对象。

old_epoch = '0000-12-31T00:00:00'
new_epoch = '1970-01-01T00:00:00'

_reset_epoch_for_tutorial()  # Don't do this.  Just for this tutorial.
mdates.set_epoch(old_epoch)  # old epoch (pre MPL 3.3)

date1 = datetime.datetime(2000, 1, 1, 0, 10, 0, 12,
                          tzinfo=datetime.timezone.utc)
mdate1 = mdates.date2num(date1)
print('Before Roundtrip: ', date1, 'Matplotlib date:', mdate1)
date2 = mdates.num2date(mdate1)
print('After Roundtrip:  ', date2)

Before Roundtrip:  2000-01-01 00:10:00.000012+00:00 Matplotlib date: 730120.0069444446
After Roundtrip:   2000-01-01 00:10:00.000020+00:00

请注意，这仅仅是舍入误差，对于更接近旧纪元的日期则没有问题。

date1 = datetime.datetime(10, 1, 1, 0, 10, 0, 12,
                          tzinfo=datetime.timezone.utc)
mdate1 = mdates.date2num(date1)
print('Before Roundtrip: ', date1, 'Matplotlib date:', mdate1)
date2 = mdates.num2date(mdate1)
print('After Roundtrip:  ', date2)

Before Roundtrip:  0010-01-01 00:10:00.000012+00:00 Matplotlib date: 3288.006944444583
After Roundtrip:   0010-01-01 00:10:00.000012+00:00

如果用户希望以微秒级精度使用现代日期，他们可以使用 set_epoch 更改纪元。但是，纪元必须在任何日期操作之前设置，以防止不同纪元之间的混淆。尝试稍后更改纪元将引发一个 RuntimeError。

try:
    mdates.set_epoch(new_epoch)  # this is the new MPL 3.3 default.
except RuntimeError as e:
    print('RuntimeError:', str(e))

RuntimeError: set_epoch must be called before dates plotted.

对于本教程，我们使用私有方法重置了哨兵，但用户（如果需要设置的话）应该只设置纪元一次。

_reset_epoch_for_tutorial()  # Just being done for this tutorial.
mdates.set_epoch(new_epoch)

date1 = datetime.datetime(2020, 1, 1, 0, 10, 0, 12,
                          tzinfo=datetime.timezone.utc)
mdate1 = mdates.date2num(date1)
print('Before Roundtrip: ', date1, 'Matplotlib date:', mdate1)
date2 = mdates.num2date(mdate1)
print('After Roundtrip:  ', date2)

Before Roundtrip:  2020-01-01 00:10:00.000012+00:00 Matplotlib date: 18262.006944444583
After Roundtrip:   2020-01-01 00:10:00.000012+00:00

datetime64

numpy.datetime64 对象比 datetime 对象在更大的时间范围内具有微秒级精度。然而，目前 Matplotlib 时间只会被转换回 datetime 对象，这些 datetime 对象具有微秒级解析度，并且年份范围仅限于 0000 到 9999。

_reset_epoch_for_tutorial()  # Don't do this.  Just for this tutorial.
mdates.set_epoch(new_epoch)

date1 = np.datetime64('2000-01-01T00:10:00.000012')
mdate1 = mdates.date2num(date1)
print('Before Roundtrip: ', date1, 'Matplotlib date:', mdate1)
date2 = mdates.num2date(mdate1)
print('After Roundtrip:  ', date2)

Before Roundtrip:  2000-01-01T00:10:00.000012 Matplotlib date: 10957.006944444583
After Roundtrip:   2000-01-01 00:10:00.000012+00:00

绘图

这当然会对绘图产生影响。使用旧的默认纪元时，时间在内部的 date2num 转换过程中被舍入，导致数据出现跳跃。

_reset_epoch_for_tutorial()  # Don't do this.  Just for this tutorial.
mdates.set_epoch(old_epoch)

x = np.arange('2000-01-01T00:00:00.0', '2000-01-01T00:00:00.000100',
              dtype='datetime64[us]')
# simulate the plot being made using the old epoch
xold = np.array([mdates.num2date(mdates.date2num(d)) for d in x])
y = np.arange(0, len(x))

# resetting the Epoch so plots are comparable
_reset_epoch_for_tutorial()  # Don't do this.  Just for this tutorial.
mdates.set_epoch(new_epoch)

fig, ax = plt.subplots(layout='constrained')
ax.plot(xold, y)
ax.set_title('Epoch: ' + mdates.get_epoch())
ax.xaxis.set_tick_params(rotation=40)
plt.show()

对于使用更新的纪元绘制的日期，绘图是平滑的。

fig, ax = plt.subplots(layout='constrained')
ax.plot(x, y)
ax.set_title('Epoch: ' + mdates.get_epoch())
ax.xaxis.set_tick_params(rotation=40)
plt.show()

_reset_epoch_for_tutorial()  # Don't do this.  Just for this tutorial.

参考

本示例展示了以下函数、方法、类和模块的使用

• matplotlib.dates.num2date

• matplotlib.dates.date2num

• matplotlib.dates.set_epoch