Criando uma linha do tempo com linhas, datas e texto #

Como criar uma linha do tempo simples usando as datas de lançamento do Matplotlib.

As linhas do tempo podem ser criadas com uma coleção de datas e texto. Neste exemplo, mostramos como criar uma linha do tempo simples usando as datas dos lançamentos recentes do Matplotlib. Primeiro, vamos extrair os dados do GitHub.

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

try:
    # Try to fetch a list of Matplotlib releases and their dates
    # from https://api.github.com/repos/matplotlib/matplotlib/releases
    import urllib.request
    import json

    url = 'https://api.github.com/repos/matplotlib/matplotlib/releases'
    url += '?per_page=100'
    data = json.loads(urllib.request.urlopen(url, timeout=.4).read().decode())

    dates = []
    names = []
    for item in data:
        if 'rc' not in item['tag_name'] and 'b' not in item['tag_name']:
            dates.append(item['published_at'].split("T")[0])
            names.append(item['tag_name'])
    # Convert date strings (e.g. 2014-10-18) to datetime
    dates = [datetime.strptime(d, "%Y-%m-%d") for d in dates]

except Exception:
    # In case the above fails, e.g. because of missing internet connection
    # use the following lists as fallback.
    names = ['v2.2.4', 'v3.0.3', 'v3.0.2', 'v3.0.1', 'v3.0.0', 'v2.2.3',
             'v2.2.2', 'v2.2.1', 'v2.2.0', 'v2.1.2', 'v2.1.1', 'v2.1.0',
             'v2.0.2', 'v2.0.1', 'v2.0.0', 'v1.5.3', 'v1.5.2', 'v1.5.1',
             'v1.5.0', 'v1.4.3', 'v1.4.2', 'v1.4.1', 'v1.4.0']

    dates = ['2019-02-26', '2019-02-26', '2018-11-10', '2018-11-10',
             '2018-09-18', '2018-08-10', '2018-03-17', '2018-03-16',
             '2018-03-06', '2018-01-18', '2017-12-10', '2017-10-07',
             '2017-05-10', '2017-05-02', '2017-01-17', '2016-09-09',
             '2016-07-03', '2016-01-10', '2015-10-29', '2015-02-16',
             '2014-10-26', '2014-10-18', '2014-08-26']

    # Convert date strings (e.g. 2014-10-18) to datetime
    dates = [datetime.strptime(d, "%Y-%m-%d") for d in dates]

Em seguida, criaremos um gráfico de tronco com alguma variação nos níveis para distinguir até eventos próximos. Adicionamos marcadores na linha de base para dar ênfase visual à natureza unidimensional da linha do tempo.

Para cada evento, adicionamos um rótulo de texto via annotate, que é deslocado em unidades de pontos a partir da ponta da linha do evento.

Observe que o Matplotlib plotará automaticamente as entradas de data e hora.

# Choose some nice levels
levels = np.tile([-5, 5, -3, 3, -1, 1],
                 int(np.ceil(len(dates)/6)))[:len(dates)]

# Create figure and plot a stem plot with the date
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8.8, 4), constrained_layout=True)
ax.set(title="Matplotlib release dates")

ax.vlines(dates, 0, levels, color="tab:red")  # The vertical stems.
ax.plot(dates, np.zeros_like(dates), "-o",
        color="k", markerfacecolor="w")  # Baseline and markers on it.

# annotate lines
for d, l, r in zip(dates, levels, names):
    ax.annotate(r, xy=(d, l),
                xytext=(-3, np.sign(l)*3), textcoords="offset points",
                horizontalalignment="right",
                verticalalignment="bottom" if l > 0 else "top")

# format xaxis with 4 month intervals
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator(interval=4))
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%b %Y"))
plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=30, ha="right")

# remove y axis and spines
ax.yaxis.set_visible(False)
ax.spines[["left", "top", "right"]].set_visible(False)

ax.margins(y=0.1)
plt.show()

Referências

O uso das seguintes funções, métodos, classes e módulos é mostrado neste exemplo:

Tempo total de execução do script: ( 0 minutos 1,168 segundos)

Galeria gerada por Sphinx-Gallery