如何将时间序列可视化为带有颜色条的图像/热图？

Question

我想将不同的空间天气指数可视化为热图或图像。目标是在 y 轴上绘制小时数，在 x 轴上绘制日期，并将空间天气的强度绘制为每天的值。请看一下给定的图以了解我到底想要实现什么。

这是我正在使用的数据：https://drive.google.com/file/d/1cz5i2n6zGGsQVDejRpteai8Zs07_58vL/view?usp=sharing

我的目标：

我想从 pcolormesh、pcolor、imshow 或 seaborn 的热图中制作任何图形。

记住，KP > 40 = 类似的风暴，dst < -30 = storm.

地震日是2020/09/01

我不知道如何将日期时间/小时和值绘制为 pcolormesh、imshow、pcolor 或 heatmap。我很困惑如何去做。

这是我到目前为止所做的！

X,Y = np.meshgrid(sw_indices.index.day, sw_indices.index.hour)
from scipy.interpolate import griddata
Z = griddata((sw_indices.index.day, sw_indices.index.hour), 
sw_indices.kp, (X,Y), method="nearest")

fig, ax = plt.subplots()
ax.pcolormesh(X, Y, Z)

Answer 1

下面的示例读取数据、格式化数据，然后使用

imshow

绘制它。

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt, dates as mdates
import numpy as np

#
#Load and format data
#
df = pd.read_csv('spaceWeather.csv')[1:]
df = df.rename(columns={'Unnamed: 0': 'date'})
df.date = pd.to_datetime(df.date)
df = df.sort_values(by='date')

# df[['year', 'doy', 'hr']] = df[['year', 'doy', 'hr']].astype(int)
df['year'] = df['date'].dt.year
df['doy'] = df['date'].dt.day_of_year
df['hr'] = df['date'].dt.hour

#Store data in numpy array "data_array"
n_hours = 24
n_days = df.doy.unique().size

data_array = np.zeros((n_hours, n_days)) * np.NaN
dates = []
for i, day in enumerate(df.doy.unique()):
    day_df = df[df['date'].dt.day_of_year == day]    
    data_array[:len(day_df), i] = day_df['dst']
    dates.append(day_df.date.iloc[0])

#
#Plot
#
f, ax = plt.subplots(figsize=(11, 3))
im = ax.imshow(
    data_array,
    cmap='jet_r',
    vmin=-40,    #adjust colorbar range - comment if auto-scale
    vmax=20,     #
    interpolation='none',
    aspect='auto',
    origin='lower',
    extent=[dates[0], dates[-1], 0, n_hours - 1]
)

#Format x axis with dates:
ax.set_xticks(mdates.date2num(dates), dates)
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter(fmt='%b %d'))
ax.tick_params(axis='x', rotation=90)
# ax.set_xlabel('date')

#Format y axis
ax.set_yticks([0, 6, 12, 18, 23])
ax.set_ylabel('UT')

#Add colorbar
ax_pos = ax.get_position()
cax = f.add_axes([
    ax_pos.x0 + ax_pos.width * 1.02, ax_pos.y0, ax_pos.width / 30,  ax_pos.height
])
f.colorbar(im, cax=cax, label='nT')

#Title
ax.set_title('Dst', fontweight='bold')