2017-09-06 22 views
0

私はx-dataをDateTimesとしたmatplotlibプロットを作成しました。Matplotlib ax.fill_betweenが表示されない

グラフの特定の部分を陰影にしたいと思っています。グラフ全体の領域は、午前7時から午前10時の間です。 私は以下のような何かをしようとしました。

エラーは発生していませんが、グラフに陰影が表示されていません。

助けてください。

df = pd.read_csv(path) 
df['DateTime2'] = pd.to_datetime(df['DateTime']) 
df['Time'] = pd.to_datetime(df['DateTime']).dt.time 

sns.set_palette('muted') 

x = df['DateTime2']#.values 

fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(12, 6)) 
fig.patch.set_facecolor('grey') 

ax1.plot(x, df[[col for col in df.columns if 'level' in col]]) 
ax1.set_xlabel('Time of day') 
ax1.set_ylabel('Dam level (%)') 
ax1.set_ylim([0, 100]) 

ax2 = ax1.twinx() 
ax2.plot(x, df[[col for col in df.columns if 'status' in col]]) 
ax2.set_ylabel('Pump status') 
ax2.yaxis.set_major_locator(MaxNLocator(integer=True)) 

ax1.xaxis.set_major_locator(mdates.HourLocator()) 
ax1.xaxis.set_minor_locator(mdates.MinuteLocator(byminute=30)) 
ax1.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%H:%M')) 
fig.autofmt_xdate(rotation=90) 
ax1.set_xlim((min(x),max(x))) 

y = df[[col for col in df.columns if 'level' in col]] 
x2 = pd.to_numeric(x.values) 
x2_mask = np.ma.masked_greater_equal(x2, 990002640000000000).mask 
ax1.fill_between(x2, 0, 100, where=x2_mask, facecolor='red') 

ax1.grid(which='major', alpha=0.5) 
ax1.grid(which='minor', alpha=0.25) 
ax2.grid(which='major', alpha=0.5) 
#ax1.minorticks_on() 

fig.tight_layout() 
plt.show() 
fig.savefig('output.png') 
plt.close('all') 

電流出力: enter image description here

予想される出力:よう 何か: enter image description here しかし、勝利のためのライン ペイントスキルの背後にある赤と!


スクリプト:https://hastebin.com/oyegaceneq.py

データ:https://hastebin.com/enabiguxan.csv(CSVとして保存)

+0

あなたはの写真を示すことができました予想されるチャートと実際のチャートティン?あなたがそれらをアップロードすると、私はあなたのための画像にリンクを有効にします。 –

+0

ありがとうございます。 @ScottBoston – Mierzen

+0

を編集します。うん、と赤いものを最初に合理的なzオーダーまたはプロットを設定することを確認してください。 –

答えて

1

axvspanでこのような何かを試してみてください:

ax2.axvspan('2001-05-16 07:00:00','2001-05-16 10:00:00',alpha=.5,color='red') 
ax2.axvspan('2001-05-16 16:00:00','2001-05-16 20:00:00',alpha=.5,color='red') 

enter image description here

+0

これはまさにそのようです! – Mierzen

関連する問題