对于matplotlib如何设置日期作为坐标轴呢？
matplotlib的轴大多数都是以数字作为轴来画图的。但是当我们有其他需求时，例如需要以日期作为X轴时该怎么办呢？
大概思路就是用
x = pd.to_datetime 来转换 日期
使用前要用
# 为日期转换做准备
from pandas.plotting import register_matplotlib_converters
register_matplotlib_converters()
可以按这个示范代码进行
import pandas as pd
import matplotlib.dates as mdates
import matplotlib.pyplot as plt
# 为日期转换做准备
from pandas.plotting import register_matplotlib_converters
register_matplotlib_converters()
# 读取数据 修改字段名，选择6列数据
KMI_col = ['zh_d','k1','zh','fw_d','k2','fw','zz_d','k3','zz']
df1 = pd.read_excel("KMI.xls", names = KMI_col)
# print(df1.head())
df2 = df1[['zh_d','zh','fw_d','fw','zz_d','zz']]
print(df2.head())
# 准备画布
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
# 获取日期列表
x = pd.to_datetime(df1['zh_d'])
y = pd.to_datetime(df1['fw_d'])
z = pd.to_datetime(df1['zz_d'])
# 画折线
ax.plot(x, df1['zh'], color='tab:blue')
ax.plot(y, df1['fw'], color='tab:orange')
ax.plot(z, df1['zz'], color='tab:green')
#设置月定位符 , 按季度显示，否则太挤了
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator(interval=3)) # interval = 3 季度
#设置日期的格式
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y%m'))
# 显示
plt.show()
Y 轴没特别控制
这三句就是画折线， Y轴是根据折线，自动显示的，
应该也可以设置间隔。
类似这样 ， ax.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator(interval=3))
ax.yaxis.set_major_locator(。。。)