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要创建具有不同时间尺度的时间序列图，可以使用Matplotlib库中的日期轴和格式化工具。下面是一个示例代码，演示如何创建具有不同时间尺度的时间序列图：
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.dates as mdates # 生成一些日期数据 dates = pd.date_range('2022-01-01', periods=100) values = np.random.rand(100) # 创建一个图表 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(dates, values) # 设置x轴的时间尺度 ax.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator()) ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%b %Y')) # 添加网格线 ax.grid(True) # 添加标题和标签 plt.title('Time Series Plot with Different Time Scales') plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Value') plt.show() 在这个示例中，首先生成了一些随机的时间序列数据。然后创建了一个图表，并使用mdates.MonthLocator()设置了x轴的主要刻度为月份，使用mdates.DateFormatter('%b %Y')设置了x轴的日期格式为缩写的月份和年份。最后添加了网格线、标题和标签，并显示了图表。
通过使用不同的mdates函数和DateFormatter中的格式化字符串，可以根据需要创建具有不同时间尺度的时间序列图。
