将日期字符串转换为数字格式的实用方法——matplotlib.dates.datestr2num()

将日期字符串转换为数字格式是数据可视化中常用的操作之一。它可以使我们能够在matplotlib中使用日期数据，并对其进行绘图和分析。

matplotlib库中提供了一个非常方便的函数datestr2num()来实现这个转换功能。该函数可以将日期字符串转换为数字格式的日期，以便在创建时间序列图表时使用。

下面是datestr2num()函数的使用方法及一个简单的例子：

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

# 定义日期字符串
date_strings = ['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01', '2022-04-01']

# 将日期字符串转换为数字格式日期
dates = mdates.datestr2num(date_strings)

# 创建一个简单的折线图
plt.plot_date(dates, [1, 3, 2, 4])

# 设置x轴日期格式
date_format = mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d')
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(date_format)
plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator())

# 显示日期标签
plt.gcf().autofmt_xdate()

# 显示图表
plt.show()

在上面的例子中，我们首先定义了一个日期字符串列表date_strings，其中包含了4个日期字符串。然后，使用datestr2num()函数将日期字符串转换为数字格式的日期，得到了一个数字列表dates。

接下来，我们使用plot_date()函数创建一个简单的折线图。在这个函数中，我们将dates作为x轴数据，将另一个列表[1, 3, 2, 4]作为y轴数据。

为了在x轴上显示日期标签，我们需要对x轴的日期格式进行设置。我们使用DateFormatter()函数创建了一个日期格式'%Y-%m-%d'，它将日期以年-月-日的形式显示。然后，我们使用set_major_formatter()函数将这个日期格式应用于x轴。

还需要使用DayLocator()函数来设置x轴上的刻度间隔为每天。

最后，我们使用autofmt_xdate()函数来自动调整日期标签的显示方式，以便更好地展示。

运行上述代码，将会显示一个带有日期标签的折线图，x轴上的日期字符串已经被成功转换为数字格式并正确显示。

这是datestr2num()的使用方法以及一个简单的例子，通过这个函数，我们能够在matplotlib中方便地处理日期数据，并进行时间序列的可视化。