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我正在尝试在 x 轴格式为 %Y-%m-%d 的时间序列图中添加一条红色垂直线。我想添加该行的日期是 2013-05-14。只需在“plt.show()”之前添加一行：

plt.axvline(x=2013-05-14)

或者：

plt.axvline(x='2013-05-14')

返回错误：

RuntimeError: RRuleLocator estimated to generate 23972 ticks from 0044-05-12 23:59:59.999990+00:00 to 2013-06-07 00:00:00.000010+00:00: exceeds Locator.MAXTICKS * 2 (2000)

这是函数，它运行良好：

 def time_series(self):
    fig = plt.figure(figsize=(20, 20), frameon = False)
    ax1 = fig.add_subplot(3, 1, 1)


    d_dates, d_flux_n2o, d_sem_n2o = np.loadtxt('%stime_series/dynamic.csv' %self.dir['r_directory'],  delimiter = ',', unpack=True, converters={0: mdates.strpdate2num('%Y-%m-%d')})

    ax1.set_xlabel('Date')
    ax1.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d'))
    ax1.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator())
    ax1.xaxis.set_minor_locator(mdates.DayLocator())
    plt.gcf().autofmt_xdate()

    ax1.errorbar(d_dates, d_flux_n2o, yerr=d_sem_n2o, fmt="y-", linewidth=1.5, label = 'Biodynamic')
    ax1.legend(loc = 0)

    plt.show()
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你必须给axvline方法一个数值，而不是一个字符串。您可以通过定义一个将日期的字符串表示形式转换为datenums. 您的np.loadtxt方法调用中已经有一个这样的转换器。如果将其定义为函数，则可以在加载数据时使用它，也可以将其用于单个日期字符串。

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


def time_series(self):
    fig = plt.figure(figsize=(20, 20), frameon = False)
    ax1 = fig.add_subplot(3, 1, 1)

    # Converter to convert date strings to datetime objects
    conv = np.vectorize(mdates.strpdate2num('%Y-%m-%d'))


    d_dates, d_flux_n2o, d_sem_n2o = np.loadtxt('%stime_series/dynamic.csv' %self.dir['r_directory'],  delimiter = ',', unpack=True, converters={0: conv})

    ax1.errorbar(d_dates, d_flux_n2o, yerr=d_sem_n2o, fmt="y-", linewidth=1.5, label = 'Biodynamic')
    ax1.legend(loc = 0)
    ax1.axvline(conv('2013-05-14'), color='r', zorder=0)

    ax1.set_xlabel('Date')
    ax1.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d'))
    ax1.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator())
    ax1.xaxis.set_minor_locator(mdates.DayLocator())
    plt.gcf().autofmt_xdate()

    plt.show()

在此处输入图像描述

于 2013-07-18T15:59:47.743 回答