plots - Trazar intervalos etiquetados en matplotlib/gnuplot

pyplot julia

Question

Tengo una muestra de datos que se parece a esto:

a 10:15:22 10:15:30 OK
b 10:15:23 10:15:28 OK
c 10:16:00 10:17:10 FAILED
b 10:16:30 10:16:50 OK

Lo que quiero es trazar los datos anteriores de la siguiente manera:

captions ^
  |
c |         *------*
b |   *---*    *--*
a | *--*
  |___________________
                     time >

Con el color de las líneas en función del estado OK/FAILED del punto de datos. Las etiquetas ( a/b/c/... ) pueden o no repetirse.

Como he recopilado de la documentación para gnuplot y matplotlib , este tipo de gráfico debería ser más fácil de hacer en este último, ya que no es un gráfico estándar y requeriría un procesamiento previo .

La pregunta es:

1. ¿Hay alguna forma estándar de hacer gráficos como este en alguna de las herramientas?
2. Si no es así, ¿cómo debo hacer para trazar estos datos (los punteros a herramientas / documentación / funciones / ejemplos relevantes que hacen algo parecido a lo que se describe aquí)?

Answer 1

Actualizado: ahora incluye el manejo de la muestra de datos y utiliza la funcionalidad de fechas de mpl.

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.dates import DateFormatter, MinuteLocator, SecondLocator
import numpy as np
from StringIO import StringIO
import datetime as dt

### The example data
a=StringIO("""a 10:15:22 10:15:30 OK
b 10:15:23 10:15:28 OK
c 10:16:00 10:17:10 FAILED
b 10:16:30 10:16:50 OK
""")

#Converts str into a datetime object.
conv = lambda s: dt.datetime.strptime(s, ''%H:%M:%S'')

#Use numpy to read the data in. 
data = np.genfromtxt(a, converters={1: conv, 2: conv},
                     names=[''caption'', ''start'', ''stop'', ''state''], dtype=None)
cap, start, stop = data[''caption''], data[''start''], data[''stop'']

#Check the status, because we paint all lines with the same color 
#together
is_ok = (data[''state''] == ''OK'')
not_ok = np.logical_not(is_ok)

#Get unique captions and there indices and the inverse mapping
captions, unique_idx, caption_inv = np.unique(cap, 1, 1)

#Build y values from the number of unique captions.
y = (caption_inv + 1) / float(len(captions) + 1)

#Plot function
def timelines(y, xstart, xstop, color=''b''):
    """Plot timelines at y from xstart to xstop with given color."""   
    plt.hlines(y, xstart, xstop, color, lw=4)
    plt.vlines(xstart, y+0.03, y-0.03, color, lw=2)
    plt.vlines(xstop, y+0.03, y-0.03, color, lw=2)

#Plot ok tl black    
timelines(y[is_ok], start[is_ok], stop[is_ok], ''k'')
#Plot fail tl red
timelines(y[not_ok], start[not_ok], stop[not_ok], ''r'')

#Setup the plot
ax = plt.gca()
ax.xaxis_date()
myFmt = DateFormatter(''%H:%M:%S'')
ax.xaxis.set_major_formatter(myFmt)
ax.xaxis.set_major_locator(SecondLocator(interval=20)) # used to be SecondLocator(0, interval=20)

#To adjust the xlimits a timedelta is needed.
delta = (stop.max() - start.min())/10

plt.yticks(y[unique_idx], captions)
plt.ylim(0,1)
plt.xlim(start.min()-delta, stop.max()+delta)
plt.xlabel(''Time'')
plt.show()