好吧，一个两步走的故事，让他们情节真的很好

步骤1：将数据准备成适当的格式

从datetime到matplotlib的日期/时间约定兼容**float**
和往常一样，鬼子的是隐藏在细节里的。

matplotlib日期几乎相等，但不相等：

#  mPlotDATEs.date2num.__doc__
#                  
#     *d* is either a class `datetime` instance or a sequence of datetimes.
#
#     Return value is a floating point number (or sequence of floats)
#     which gives the number of days (fraction part represents hours,
#     minutes, seconds) since 0001-01-01 00:00:00 UTC, *plus* *one*.
#     The addition of one here is a historical artifact.  Also, note
#     that the Gregorian calendar is assumed; this is not universal
#     practice.  For details, see the module docstring.

因此，强烈建议重复使用自己的工具：

from matplotlib import dates as mPlotDATEs   # helper functions num2date()
#                                            #              and date2num()
#                                            #              to convert to/from.

第2步：管理轴标签、格式和比例（最小/最大），作为下一个问题

matplotlib也为您带来了这部分的手臂。
检查code in this answer for all details

这在Python 3.5.3和Matplotlib 2.1.0中仍然是有效的问题。
解决方法是使用datetime.datetime对象而不是datetime.time对象：

import datetime
import matplotlib.pyplot as plt

# random data
x = [datetime.time(12,10,10), datetime.time(12, 11, 10)]
x_dt = [datetime.datetime.combine(datetime.date.today(), t) for t in x]
y = [1,5]

# plot
plt.plot(x_dt, y)
plt.show()

默认情况下，日期部分应不可见。否则，您始终可以使用DateFormatter：

import matplotlib.dates as mdates
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%H-%M-%S'))

我有一个Pandas DataFrame df，它包含一个datetime列df.dtm和一个数据列df.x，跨越了几天，但是我想使用matplotlib.pyplot作为时间的函数来绘制它们，而不是 * 日期和时间（datetime，datetimeindex）。也就是说，我希望所有数据点在绘图中折叠到相同的24h范围内。我可以毫无问题地绘制df.x与df.dtm，但我刚刚花了两个小时来尝试如何将df.dtm转换为df.time（包含一天中的时间，但不包含日期），然后将其绘制出来。（对我来说）这个简单的解决方案不起作用：

df.dtm = pd.to_datetime(df.dtm)
    ax.plot(df.dtm,  df.x)
    # Works  (with times on different dates; a range >24h)

    df['time'] = df.dtm.dt.time
    ax.plot(df.time,  df.x)
    # DOES NOT WORK: ConversionError('Failed to convert value(s) to axis '
    matplotlib.units.ConversionError: Failed to convert value(s) to axis units:
    array([datetime.time(0, 0), datetime.time(0, 5), etc.])

这确实有效：

pd.plotting.register_matplotlib_converters()  # Needed to plot Pandas df with Matplotlib
    df.dtm = pd.to_datetime(df.dtm, utc=True)     # NOTE: MUST add a timezone, even if undesired
    ax.plot(df.dtm,  df.x)
    # Works as before
    
    df['time'] = df.dtm.dt.time
    ax.plot(df.time,  df.x)
    # WORKS!!! (with time of day, all data in the same 24h range)

请注意，区别在于前两行，第一行可以让Pandas和Matplotlib更好地协作，第二行似乎多余（甚至是错误的），但这对我的例子来说并不重要，因为我使用的是单一时区，并且没有绘制。