第一章 Matplotlib 简介
Matplotlib 能够创建多数类型的图表，如条形图，散点图，条形图，饼图，堆叠图，3D 图和地图图表。
首先，为了实际使用 Matplotlib，我们需要安装它。
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pip install matplotlib |
一旦你安装了 Python，你就做好了准备，你可以编写任何你想要的逻辑。 我喜欢使用 IDLE 来编程，但你可以随意使用任何你喜欢的东西。
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import matplotlib.pyplot as plt |
这一行导入集成的 pyplot ，我们将在整个系列中使用它。 我们将 pyplot 导入为 plt ，这是使用 pylot 的 python 程序的传统惯例。
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plt.plot([1,2,3],[5,7,4]) |
接下来，我们调用 plot 的 .plot 方法绘制一些坐标。 这个 .plot 需要许多参数，但前两个是 'x' 和 'y' 坐标，我们放入列表。 这意味着，根据这些列表我们拥有 3 个坐标： 1,5 2,7 和 3,4 。
plt.plot 在后台『绘制』这个绘图，但绘制了我们想要的一切之后，当我们准备好的时候，我们需要把它带到屏幕上。
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plt.show() |
这样，应该弹出一个图形。 如果没有，有时它可以弹出，或者你可能得到一个错误。 你的图表应如下所示：
这个窗口是一个 matplotlib 窗口，它允许我们查看我们的图形，以及与它进行交互和访问。 你可以将鼠标悬停在图表上，并查看通常在右下角的坐标。 你也可以使用按钮。 它们可能在不同的位置，但在上图中，这些按钮在左下角。
第二章 图例、标题和标签
在本教程中，我们将讨论 Matplotlib 中的图例，标题和标签。 很多时候，图形可以不言自明，但是图形带有标题，轴域上的标签和图例，来解释每一行是什么非常必要。
注：轴域（
Axes）即两条坐标轴围城的区域。
从这里开始：
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import matplotlib.pyplot as plt x = [1,2,3] y = [5,7,4] x2 = [1,2,3] y2 = [10,14,12] |
这样我们可以画出两个线条，接下来：
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plt.plot(x, y, label='First Line') plt.plot(x2, y2, label='Second Line') |
在这里，我们绘制了我们已经看到的东西，但这次我们添加另一个参数label。 这允许我们为线条指定名称，我们以后可以在图例中显示它。 我们的其余代码为：
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plt.xlabel('Plot Number') plt.ylabel('Important var') plt.title('Interesting Graph\nCheck it out') plt.legend() plt.show() |
使用 plt.xlabel 和 plt.ylabel ，我们可以为这些相应的轴创建标签。 接下来，我们可以使用 plt.title 创建图的标题，然后我们可以使用 plt.legend() 生成默认图例。 结果图如下：
第三章 条形图和直方图
这个教程中我们会涉及条形图和直方图。我们先来看条形图：
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import matplotlib.pyplot as plt plt.bar([1,3,5,7,9],[5,2,7,8,2], label="Example one") plt.bar([2,4,6,8,10],[8,6,2,5,6], label="Example two", color='g') plt.legend() plt.xlabel('bar number') plt.ylabel('bar height') plt.title('Epic Graph\nAnother Line! Whoa') plt.show() |
plt.bar 为我们创建条形图。 如果你没有明确选择一种颜色，那么虽然做了多个图，所有的条看起来会一样。 这让我们有机会使用一个新的 Matplotlib 自定义选项。 你可以在任何类型的绘图中使用颜色，例如 g 为绿色， b 为蓝色， r 为红色，等等。 你还可以使用十六进制颜色代码，如 #191970 。
接下来，我们会讲解直方图。 直方图非常像条形图，倾向于通过将区段组合在一起来显示分布。 这个例子可能是年龄的分组，或测试的分数。 我们并不是显示每一组的年龄，而是按照 20 ~ 25，25 ~ 30… 等等来显示年龄。 这里有一个例子：
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import matplotlib.pyplot as plt population_ages = [22,55,62,45,21,22,34,42,42,4,99,102,110,120,121,122,130,111,115,112,80,75,65,54,44,43,42,48] bins = [0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100,110,120,130] plt.hist(population_ages, bins, histtype='bar', rwidth=0.8) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Interesting Graph\nCheck it out') plt.legend() plt.show() |
产生的图表为：
对于
plt.hist ，你首先需要放入所有的值，然后指定放入哪个桶或容器。 在我们的例子中，我们绘制了一堆年龄，并希望以 10 年的增量来显示它们。 我们将条形的宽度设为 0.8，但是如果你想让条形变宽，或者变窄，你可以选择其他的宽度。
第四章 散点图
接下来，我们将介绍散点图。散点图通常用于比较两个变量来寻找相关性或分组，如果你在 3 维绘制则是 3 个。
散点图的一些示例代码：
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import matplotlib.pyplot as plt x = [1,2,3,4,5,6,7,8] y = [5,2,4,2,1,4,5,2] plt.scatter(x,y, label='skitscat', color='k', s=25, marker="o") plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Interesting Graph\nCheck it out') plt.legend() plt.show() |
结果为：
plt.scatter 不仅允许我们绘制
x 和
y ，而且还可以让我们决定所使用的标记颜色，大小和类型。 有一堆标记选项，请参阅 Matplotlib 标记文档中的所有选项。
第五章 堆叠图
在这篇 Matplotlib 数据可视化教程中，我们要介绍如何创建堆叠图。 堆叠图用于显示『部分对整体』随时间的关系。 堆叠图基本上类似于饼图，只是随时间而变化。
让我们考虑一个情况，我们一天有 24 小时，我们想看看我们如何花费时间。 我们将我们的活动分为：睡觉，吃饭，工作和玩耍。
我们假设我们要在 5 天的时间内跟踪它，因此我们的初始数据将如下所示：
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import matplotlib.pyplot as plt days = [1,2,3,4,5] sleeping = [7,8,6,11,7] eating = [2,3,4,3,2] working = [7,8,7,2,2] playing = [8,5,7,8,13] |
因此，我们的 x 轴将包括 day 变量，即 1, 2, 3, 4 和 5。然后，日期的各个成分保存在它们各自的活动中。 像这样绘制它们：
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plt.stackplot(days, sleeping,eating,working,playing, colors=['m','c','r','k']) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Interesting Graph\nCheck it out') plt.show() |
在这里，我们可以至少在颜色上看到，我们如何花费我们的时间。 问题是，如果不回头看代码，我们不知道什么颜色是什么。 下一个问题是，对于多边形来说，我们实际上不能为数据添加『标签』。 因此，在任何不止是线条，带有像这样的填充或堆叠图的地方，我们不能以固有方式标记出特定的部分。 这不应该阻止程序员。 我们可以解决这个问题：
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import matplotlib.pyplot as plt days = [1,2,3,4,5] sleeping = [7,8,6,11,7] eating = [2,3,4,3,2] working = [7,8,7,2,2] playing = [8,5,7,8,13] plt.plot([],[],color='m', label='Sleeping', linewidth=5) plt.plot([],[],color='c', label='Eating', linewidth=5) plt.plot([],[],color='r', label='Working', linewidth=5) plt.plot([],[],color='k', label='Playing', linewidth=5) plt.stackplot(days, sleeping,eating,working,playing, colors=['m','c','r','k']) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Interesting Graph\nCheck it out') plt.legend() plt.show() |
我们在这里做的是画一些空行，给予它们符合我们的堆叠图的相同颜色，和正确标签。 我们还使它们线宽为 5，使线条在图例中显得较宽。 现在，我们可以很容易地看到，我们如何花费我们的时间。
第六章 饼图
饼图很像堆叠图，只是它们位于某个时间点。 通常，饼图用于显示部分对于整体的情况，通常以％为单位。 幸运的是，Matplotlib 会处理切片大小以及一切事情，我们只需要提供数值。
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import matplotlib.pyplot as plt slices = [7,2,2,13] activities = ['sleeping','eating','working','playing'] cols = ['c','m','r','b'] plt.pie(slices, labels=activities, colors=cols, startangle=90, shadow= True, explode=(0,0.1,0,0), autopct='%1.1f%%') plt.title('Interesting Graph\nCheck it out') plt.show() |
在
plt.pie 中，我们需要指定『切片』，这是每个部分的相对大小。 然后，我们指定相应切片的颜色列表。 接下来，我们可以选择指定图形的『起始角度』。 这使你可以在任何地方开始绘图。 在我们的例子中，我们为饼图选择了 90 度角，这意味着第一个部分是一个竖直线条。 接下来，我们可以选择给绘图添加一个字符大小的阴影，然后我们甚至可以使用
explode 拉出一个切片。
我们总共有四个切片，所以对于
explode ，如果我们不想拉出任何切片，我们传入
0,0,0,0 。 如果我们想要拉出第一个切片，我们传入
0.1,0,0,0 。
最后，我们使用 autopct ，选择将百分比放置到图表上面。
第七章 从文件加载数据
很多时候，我们想要绘制文件中的数据。 有许多类型的文件，以及许多方法，你可以使用它们从文件中提取数据来图形化。 在这里，我们将展示几种方法。 首先，我们将使用内置的 csv 模块加载CSV文件，然后我们将展示如何使用 NumPy（第三方模块）加载文件。
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import matplotlib.pyplot as plt import csv x = [] y = [] with open('example.txt','r') as csvfile: plots = csv.reader(csvfile, delimiter=',') for row in plots: x.append(int(row[0])) y.append(int(row[1])) plt.plot(x,y, label='Loaded from file!') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Interesting Graph\nCheck it out') plt.legend() plt.show() |
这里，我们打开样例文件，包含以下数据：
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1,5 2,3 3,4 4,7 5,4 6,3 7,5 8,7 9,4 10,4 |
接下来，我们使用 csv 模块读取数据。 csv 读取器自动按行分割文件，然后使用我们选择的分隔符分割文件中的数据。 在我们的例子中，这是一个逗号。 注意： csv 模块和 csv reader 不需要文件在字面上是一个.csv文件。 它可以是任何具有分隔数据的简单的文本文件。
一旦我们这样做了，我们将索引为 0 的元素存储到 x 列表，将索引为 1 的元素存储到 y 列表中。 之后，我们都设置好了，准备绘图，然后显示数据。
虽然使用 CSV 模块是完全正常的，但使用 NumPy 模块来加载我们的文件和数据，可能对我们更有意义。 如果你没有 NumPy，你需要按下面的步骤来获取它。 为了了解安装模块的更多信息，请参阅 pip 教程。 大多数人应该都能打开命令行，并执行 pip install numpy 。
如果不能，请参阅链接中的教程。
一旦你安装了 NumPy，你可以编写如下代码：
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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x, y = np.loadtxt('example.txt', delimiter=',', unpack=True) plt.plot(x,y, label='Loaded from file!') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Interesting Graph\nCheck it out') plt.legend() plt.show() |
结果应该是相同的图表。 稍后，当我们加载数据时，我们可以利用 NumPy 为我们做一些更多的工作，但这是教程未来的内容。 就像csv模块不需要一个特地的.csv一样，loadtxt函数不要求文件是一个.txt文件，它可以是一个.csv，它甚至可以是一个 python 列表对象。
第八章 从网络加载数据
除了从文件加载数据，另一个流行的数据源是互联网。 我们可以用各种各样的方式从互联网加载数据，但对我们来说，我们只是简单地读取网站的源代码，然后通过简单的拆分来分离数据。
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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import urllib import matplotlib.dates as mdates def graph_data(stock): stock_price_url = 'http://chartapi.finance.yahoo.com/instrument/1.0/'+stock+'/chartdata;type=quote;range=10y/csv' source_code = urllib.request.urlopen(stock_price_url).read().decode() stock_data = [] split_source = source_code.split('\n') for line in split_source: split_line = line.split(',') if len(split_line) == 6: if 'values' not in line: stock_data.append(line) |
这里有很多步骤。首先，我们看到import。 pyplot像往常一样导入，然后导入了numpy，然后是用于访问互联网的urllib，然后导入了matplotlib.dates作为mdates，它对于将日期戳转换为 matplotlib 可以理解的日期很有用。
接下来，我们开始构建我们的graph_data函数。在这里，我们首先定义包含股票数据的网址。之后，我们写一些urllib代码来访问该 URL，然后使用.read读取源代码，之后我们继续解码该数据。如果你使用 Python 2，则不必使用decode。
然后，我们定义一个空列表，这是我们将要放置股票数据的地方，我们也开始使用split_source变量拆分数据，以换行符拆分。
现在，如果你去看源代码，用stock替换 URL 中的+stock+，像 AAPL 那样，你可以看到大多数页面数据确实是股票定价信息，但有一些头信息我们需要过滤掉。为此，我们使用一些基本的过滤，检查它们来确保每行有 6 个数据点，然后确保术语values不在行中。
现在，我们已经解析了数据，并做好了准备。我们将使用 NumPy：
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date, closep, highp, lowp, openp, volume = np.loadtxt(stock_data, delimiter=',', unpack=True, # %Y = full year. 2015 # %y = partial year 15 # %m = number month # %d = number day # %H = hours # %M = minutes # %S = seconds # 12-06-2014 # %m-%d-%Y converters={0: bytespdate2num('%Y%m%d')}) |
我们在这里所做的是，使用numpy的loadtxt函数，并将这六个元素解构到六个变量。 这里的第一个参数是stock_data，这是我们加载的数据。 然后，我们指定delimiter（这里是逗号），然后我们指定我们确实想要在这里解包变量，不是一个变量，而是我们定义的这组变量。 最后，我们使用可选的converters参数来指定我们要转换的元素（0），以及我们打算要怎么做。 我们传递一个名为bytespdate2num的函数，它还不存在，但我们下面会编写它。
第九章 时间戳的转换
本教程的重点是将来自 Yahoo finance API 的日期转换为 Matplotlib 可理解的日期。 为了实现它，我们要写一个新的函数，bytespdate2num。
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def bytespdate2num(fmt, encoding='utf-8'): strconverter = mdates.strpdate2num(fmt) def bytesconverter(b): s = b.decode(encoding) return strconverter(s) return bytesconverter |
此函数接受数据，基于编码来解码数据，然后返回它。
将此应用于我们的程序的其余部分：
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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import urllib import matplotlib.dates as mdates def bytespdate2num(fmt, encoding='utf-8'): strconverter = mdates.strpdate2num(fmt) def bytesconverter(b): s = b.decode(encoding) return strconverter(s) return bytesconverter def graph_data(stock): stock_price_url = 'http://chartapi.finance.yahoo.com/instrument/1.0/'+stock+'/chartdata;type=quote;range=10y/csv' source_code = urllib.request.urlopen(stock_price_url).read().decode() stock_data = [] split_source = source_code.split('\n') for line in split_source: split_line = line.split(',') if len(split_line) == 6: if 'values' not in line and 'labels' not in line: stock_data.append(line) date, closep, highp, lowp, openp, volume = np.loadtxt(stock_data, delimiter=',', unpack=True, # %Y = full year. 2015 # %y = partial year 15 # %m = number month # %d = number day # %H = hours # %M = minutes # %S = seconds # 12-06-2014 # %m-%d-%Y converters={0: bytespdate2num('%Y%m%d')}) plt.plot_date(date, closep,'-', label='Price') plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Price') plt.title('Interesting Graph\nCheck it out') plt.legend() plt.show() graph_data('TSLA') |
如果你绘制 TSLA，结果图应该看起来像这样：
第十章 基本的自定义
在 Matplotlib 教程中，我们将讨论一些可能的图表自定义。 为了开始修改子图，我们必须定义它们。 我们很快会谈论他们，但有两种定义并构造子图的主要方法。 现在，我们只使用其中一个，但我们会很快解释它们。
现在，修改我们的graph_data函数：
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def graph_data(stock): fig = plt.figure() ax1 = plt.subplot2grid((1,1), (0,0)) |
为了修改图表，我们需要引用它，所以我们将它存储到变量fig。 然后我们将ax1定义为图表上的子图。 我们在这里使用subplot2grid，这是获取子图的两种主要方法之一。 我们将深入讨论这些东西，但现在，你应该看到我们有 2 个元组，它们提供了(1,1)和(0,0)。 1,1表明这是一个 1×1 网格。 然后0,0表明这个子图的『起点』将为0,0。
接下来，通过我们已经编写的代码来获取和解析数据：
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stock_price_url = 'http://chartapi.finance.yahoo.com/instrument/1.0/'+stock+'/chartdata;type=quote;range=10y/csv' source_code = urllib.request.urlopen(stock_price_url).read().decode() stock_data = [] split_source = source_code.split('\n') for line in split_source: split_line = line.split(',') if len(split_line) == 6: if 'values' not in line and 'labels' not in line: stock_data.append(line) date, closep, highp, lowp, openp, volume = np.loadtxt(stock_data, delimiter=',', unpack=True, converters={0: bytespdate2num('%Y%m%d')}) |
下面，我们这样绘制数据：
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ax1.plot_date(date, closep,'-', label='Price') |
现在，由于我们正在绘制日期，我们可能会发现，如果我们放大，日期会在水平方向上移动。但是，我们可以自定义这些刻度标签，像这样：
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for label in ax1.xaxis.get_ticklabels(): label.set_rotation(45) |
这将使标签转动到对角线方向。 接下来，我们可以添加一个网格：
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ax1.grid(True) |
然后，其它东西我们保留默认，但我们也可能需要略微调整绘图，因为日期跑到了图表外面。 记不记得我们在第一篇教程中讨论的configure subplots按钮？ 我们不仅可以以这种方式配置图表，我们还可以在代码中配置它们，以下是我们设置这些参数的方式：
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plt.subplots_adjust(left=0.09, bottom=0.20, right=0.94, top=0.90, wspace=0.2, hspace=0) |
现在，为了防止我们把你遗留在某个地方，这里是完整的代码：
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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import urllib import matplotlib.dates as mdates def bytespdate2num(fmt, encoding='utf-8'): strconverter = mdates.strpdate2num(fmt) def bytesconverter(b): s = b.decode(encoding) return strconverter(s) return bytesconverter def graph_data(stock): fig = plt.figure() ax1 = plt.subplot2grid((1,1), (0,0)) stock_price_url = 'http://chartapi.finance.yahoo.com/instrument/1.0/'+stock+'/chartdata;type=quote;range=10y/csv' source_code = urllib.request.urlopen(stock_price_url).read().decode() stock_data = [] split_source = source_code.split('\n') for line in split_source: split_line = line.split(',') if len(split_line) == 6: if 'values' not in line and 'labels' not in line: stock_data.append(line) date, closep, highp, lowp, openp, volume = np.loadtxt(stock_data, delimiter=',', unpack=True, converters={0: bytespdate2num('%Y%m%d')}) ax1.plot_date(date, closep,'-', label='Price') for label in ax1.xaxis.get_ticklabels(): label.set_rotation(45) ax1.grid(True)#, color='g', linestyle='-', linewidth=5) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Price') plt.title('Interesting Graph\nCheck it out') plt.legend() plt.subplots_adjust(left=0.09, bottom=0.20, right=0.94, top=0.90, wspace=0.2, hspace=0) plt.show() graph_data('TSLA') |
结果为：
第十一章 Unix 时间
在这个 Matplotlib 教程中，我们将介绍如何处理 unix 时间戳的转换，然后在图形中绘制日期戳。 使用 Yahoo Finance API，你会注意到，如果你使用较大的时间间隔，如1y（一年），你会得到我们一直在使用的日期戳，但如果你使用10d（10 天），反之你会得到 unix 时间的时间戳。
Unix 时间是 1970 年 1 月 1 日以后的秒数，它是跨程序的标准化时间表示方法。 也就是说，Matplotlib 并不欢迎 unix 时间戳。 这里是你可以使用 Matplotlib 来处理 unix 时间的方式：
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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import urllib import datetime as dt import matplotlib.dates as mdates def bytespdate2num(fmt, encoding='utf-8'): strconverter = mdates.strpdate2num(fmt) def bytesconverter(b): s = b.decode(encoding) return strconverter(s) return bytesconverter def graph_data(stock): fig = plt.figure() ax1 = plt.subplot2grid((1,1), (0,0)) stock_price_url = 'http://chartapi.finance.yahoo.com/instrument/1.0/'+stock+'/chartdata;type=quote;range=10d/csv' source_code = urllib.request.urlopen(stock_price_url).read().decode() stock_data = [] split_source = source_code.split('\n') for line in split_source: split_line = line.split(',') if len(split_line) == 6: if 'values' not in line and 'labels' not in line: stock_data.append(line) date, closep, highp, lowp, openp, volume = np.loadtxt(stock_data, delimiter=',', unpack=True) dateconv = np.vectorize(dt.datetime.fromtimestamp) date = dateconv(date) ## date, closep, highp, lowp, openp, volume = np.loadtxt(stock_data, ## delimiter=',', ## unpack=True, ## converters={0: bytespdate2num('%Y%m%d')}) ax1.plot_date(date, closep,'-', label='Price') for label in ax1.xaxis.get_ticklabels(): label.set_rotation(45) ax1.grid(True)#, color='g', linestyle='-', linewidth=5) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Price') plt.title('Interesting Graph\nCheck it out') plt.legend() plt.subplots_adjust(left=0.09, bottom=0.20, right=0.94, top=0.90, wspace=0.2, hspace=0) plt.show() graph_data('TSLA') |
所以在这里，我们所做的是 unix 时间的写入处理，并注释掉我们以前的代码，因为我们为之后的使用而保存它。 这里的主要区别是：
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dateconv = np.vectorize(dt.datetime.fromtimestamp) date = dateconv(date) |
这里，我们将时间戳转换为日期戳，然后将其转换为 Matplotlib 想要的时间。
现在，由于某些原因，我的 unix 时间带有另一行包含 6 个元素的数据，并且它包含了术语label，因此，在我们解析数据的for循环中，我们为你再添加一个需要注意的检查：
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for line in split_source: split_line = line.split(',') if len(split_line) == 6: if 'values' not in line and 'labels' not in line: stock_data.append(line) |
现在你的图表应该类似：
这里的所有扁平线条的原因是市场关闭。 有了这个短期数据，我们可以得到日内数据。 所以交易开放时有很多点，然后市场关闭时就没有了，然后又是一堆，然后又是没有。
第十二章 颜色和填充
在本教程中，我们将介绍一些更多的自定义，比如颜色和线条填充。
我们要做的第一个改动是将plt.title更改为stock变量。
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plt.title(stock) |
现在，让我们来介绍一下如何更改标签颜色。 我们可以通过修改我们的轴对象来实现：
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ax1.xaxis.label.set_color('c') ax1.yaxis.label.set_color('r') |
如果我们运行它，我们会看到标签改变了颜色，就像在单词中那样。
接下来，我们可以为要显示的轴指定具体数字，而不是像这样的自动选择：
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ax1.set_yticks([0,25,50,75]) |
接下来，我想介绍填充。 填充所做的事情，是在变量和你选择的一个数值之间填充颜色。 例如，我们可以这样：
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ax1.fill_between(date, 0, closep) |
所以到这里，我们的代码为：
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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import urllib import datetime as dt import matplotlib.dates as mdates def bytespdate2num(fmt, encoding='utf-8'): strconverter = mdates.strpdate2num(fmt) def bytesconverter(b): s = b.decode(encoding) return strconverter(s) return bytesconverter def graph_data(stock): fig = plt.figure() ax1 = plt.subplot2grid((1,1), (0,0)) stock_price_url = 'http://chartapi.finance.yahoo.com/instrument/1.0/'+stock+'/chartdata;type=quote;range=10y/csv' source_code = urllib.request.urlopen(stock_price_url).read().decode() stock_data = [] split_source = source_code.split('\n') for line in split_source: split_line = line.split(',') if len(split_line) == 6: if 'values' not in line and 'labels' not in line: stock_data.append(line) date, closep, highp, lowp, openp, volume = np.loadtxt(stock_data, delimiter=',', unpack=True, converters={0: bytespdate2num('%Y%m%d')}) ax1.fill_between(date, 0, closep) for label in ax1.xaxis.get_ticklabels(): label.set_rotation(45) ax1.grid(True)#, color='g', linestyle='-', linewidth=5) ax1.xaxis.label.set_color('c') ax1.yaxis.label.set_color('r') ax1.set_yticks([0,25,50,75]) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Price') plt.title(stock) plt.legend() plt.subplots_adjust(left=0.09, bottom=0.20, right=0.94, top=0.90, wspace=0.2, hspace=0) plt.show() graph_data('EBAY') |
结果为：
填充的一个问题是，我们可能最后会把东西都覆盖起来。 我们可以用透明度来解决它：
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1 |
ax1.fill_between(date, 0, closep) |
现在，让我们介绍条件填充。 让我们假设图表的起始位置是我们开始买入 eBay 的地方。 这里，如果价格低于这个价格，我们可以向上填充到原来的价格，然后如果它超过了原始价格，我们可以向下填充。 我们可以这样做：
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1 |
ax1.fill_between(date, closep[0], closep) |
会生成：
如果我们想用红色和绿色填充来展示收益/损失，那么与原始价格相比，绿色填充用于上升（注：国外股市的颜色和国内相反），红色填充用于下跌？ 没问题！ 我们可以添加一个where参数，如下所示：
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1 |
ax1.fill_between(date, closep, closep[0],where=(closep > closep[0]), facecolor='g', alpha=0.5) |
这里，我们填充当前价格和原始价格之间的区域，其中当前价格高于原始价格。 我们给予它绿色的前景色，因为这是一个上升，而且我们使用微小的透明度。
我们仍然不能对多边形数据（如填充）应用标签，但我们可以像以前一样实现空线条，因此我们可以：
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ax1.plot([],[],linewidth=5, label='loss', color='r',alpha=0.5) ax1.plot([],[],linewidth=5, label='gain', color='g',alpha=0.5) ax1.fill_between(date, closep, closep[0],where=(closep > closep[0]), facecolor='g', alpha=0.5) ax1.fill_between(date, closep, closep[0],where=(closep < closep[0]), facecolor='r', alpha=0.5) |
这向我们提供了一些填充，以及用于处理标签的空线条，我们打算将其显示在图例中。这里完整的代码是：
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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import urllib import datetime as dt import matplotlib.dates as mdates def bytespdate2num(fmt, encoding='utf-8'): strconverter = mdates.strpdate2num(fmt) def bytesconverter(b): s = b.decode(encoding) return strconverter(s) return bytesconverter def graph_data(stock): fig = plt.figure() ax1 = plt.subplot2grid((1,1), (0,0)) stock_price_url = 'http://chartapi.finance.yahoo.com/instrument/1.0/'+stock+'/chartdata;type=quote;range=10y/csv' source_code = urllib.request.urlopen(stock_price_url).read().decode() stock_data = [] split_source = source_code.split('\n') for line in split_source: split_line = line.split(',') if len(split_line) == 6: if 'values' not in line and 'labels' not in line: stock_data.append(line) date, closep, highp, lowp, openp, volume = np.loadtxt(stock_data, delimiter=',', unpack=True, converters={0: bytespdate2num('%Y%m%d')}) ax1.plot_date(date, closep,'-', label='Price') ax1.plot([],[],linewidth=5, label='loss', color='r',alpha=0.5) ax1.plot([],[],linewidth=5, label='gain', color='g',alpha=0.5) ax1.fill_between(date, closep, closep[0],where=(closep > closep[0]), facecolor='g', alpha=0.5) ax1.fill_between(date, closep, closep[0],where=(closep < closep[0]), facecolor='r', alpha=0.5) for label in ax1.xaxis.get_ticklabels(): label.set_rotation(45) ax1.grid(True)#, color='g', linestyle='-', linewidth=5) ax1.xaxis.label.set_color('c') ax1.yaxis.label.set_color('r') ax1.set_yticks([0,25,50,75]) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Price') plt.title(stock) plt.legend() plt.subplots_adjust(left=0.09, bottom=0.20, right=0.94, top=0.90, wspace=0.2, hspace=0) plt.show() graph_data('EBAY') |
现在我们的结果是：
第十三章 边框和水平线条
欢迎阅读另一个定制教程，在这里我们使用 Matplotlib 讨论边框和水平线条。 有时候你可能想做的事情是改变边框的颜色，或者甚至完全删除它们。
图形的边框基本上是图形的边界，其中有刻度线等东西。为了改变边框的颜色，你可以做一些类似这样的事情：
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1 |
ax1.spines['left'].set_color('c') |
在这里，我们引用了我们的边框字典，表示我们要调整左边框，然后我们使用set_color方法将颜色设置为'c'，它是青色。
如果我们想删除所有边框怎么办？ 我们可以这样做：
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1 2 |
ax1.spines['right'].set_visible(False) ax1.spines['top'].set_visible(False) |
这是非常类似的代码，删除了右边框和上边框。
很难看到我们修改了左边框的颜色，所以让我们通过修改线宽来使它变得很明显：
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1 |
ax1.spines['left'].set_linewidth(5) |
现在，左边框变成了非常粗也非常显眼的青色。 最后，如果我们想修改刻度参数怎么办？ 假如不想要黑色的日期，我们想要一些橙色的日期？ 没问题！
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1 |
ax1.tick_params(axis='x', colors='#f06215') |
现在我们的日期是橙色了！ 接下来，让我们来看看我们如何绘制一条水平线。 你当然可以将你创建的一组新数据绘制成一条水平线，但你不需要这样做。 你可以：
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1 |
ax1.axhline(closep[0], color='k', linewidth=5) |
所以在这里，我们的整个代码是：
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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import urllib import datetime as dt import matplotlib.dates as mdates def bytespdate2num(fmt, encoding='utf-8'): strconverter = mdates.strpdate2num(fmt) def bytesconverter(b): s = b.decode(encoding) return strconverter(s) return bytesconverter def graph_data(stock): fig = plt.figure() ax1 = plt.subplot2grid((1,1), (0,0)) stock_price_url = 'http://chartapi.finance.yahoo.com/instrument/1.0/'+stock+'/chartdata;type=quote;range=10y/csv' source_code = urllib.request.urlopen(stock_price_url).read().decode() stock_data = [] split_source = source_code.split('\n') for line in split_source: split_line = line.split(',') if len(split_line) == 6: if 'values' not in line and 'labels' not in line: stock_data.append(line) date, closep, highp, lowp, openp, volume = np.loadtxt(stock_data, delimiter=',', unpack=True, converters={0: bytespdate2num('%Y%m%d')}) ax1.plot_date(date, closep,'-', label='Price') ax1.plot([],[],linewidth=5, label='loss', color='r',alpha=0.5) ax1.plot([],[],linewidth=5, label='gain', color='g',alpha=0.5) ax1.axhline(closep[0], color='k', linewidth=5) ax1.fill_between(date, closep, closep[0],where=(closep > closep[0]), facecolor='g', alpha=0.5) ax1.fill_between(date, closep, closep[0],where=(closep < closep[0]), facecolor='r', alpha=0.5) for label in ax1.xaxis.get_ticklabels(): label.set_rotation(45) ax1.grid(True) #ax1.xaxis.label.set_color('c') #ax1.yaxis.label.set_color('r') ax1.set_yticks([0,25,50,75]) ax1.spines['left'].set_color('c') ax1.spines['right'].set_visible(False) ax1.spines['top'].set_visible(False) ax1.spines['left'].set_linewidth(5) ax1.tick_params(axis='x', colors='#f06215') plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Price') plt.title(stock) plt.legend() plt.subplots_adjust(left=0.09, bottom=0.20, right=0.94, top=0.90, wspace=0.2, hspace=0) plt.show() graph_data('ebay') |
结果为：
第十四章 OHLC K 线图
在 Matplotlib 教程中，我们将介绍如何在 Matplotlib 中创建开，高，低，关（OHLC）的 K 线图。 这些图表用于以精简形式显示时间序列股价信息。 为了实现它，我们首先需要导入一些模块：
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1 2 |
import matplotlib.ticker as mticker from matplotlib.finance import candlestick_ohlc |
我们引入了ticker，允许我们修改图表底部的ticker信息。 然后我们从matplotlib.finance模块中引入candlestick_ohlc功能。
现在，我们需要组织我们的数据来和 matplotlib 协作。 如果你刚刚加入我们，我们得到的数据如下：
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 |
stock_price_url = 'http://chartapi.finance.yahoo.com/instrument/1.0/'+stock+'/chartdata;type=quote;range=1m/csv' source_code = urllib.request.urlopen(stock_price_url).read().decode() stock_data = [] split_source = source_code.split('\n') for line in split_source: split_line = line.split(',') if len(split_line) == 6: if 'values' not in line and 'labels' not in line: stock_data.append(line) date, closep, highp, lowp, openp, volume = np.loadtxt(stock_data, delimiter=',', unpack=True, converters={0: bytespdate2num('%Y%m%d')}) |
现在，我们需要构建一个 Python 列表，其中每个元素都是数据。 我们可以修改我们的loadtxt函数，使其不解构，但随后我们还是希望引用特定的数据点。 我们可以解决这个问题，但是我们最后可能只拥有两个单独的数据集。 为此，我们执行以下操作：
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x = 0 y = len(date) ohlc = [] while x < y: append_me = date[x], openp[x], highp[x], lowp[x], closep[x], volume[x] ohlc.append(append_me) x+=1 |
有了这个，我们现在将 OHLC 数据列表存储到我们的变量ohlc。 现在我们可以这样绘制：
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1 |
candlestick_ohlc(ax1, ohlc) |
图表应该是这样：
不幸的是，x轴上的datetime数据不是日期戳的形式。 我们可以处理它：
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1 |
ax1.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d')) |
此外，红/黑着色依我看不是最好的选择。 我们应该使用绿色表示上升和红色表示下降。 为此，我们可以：
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1 |
candlestick_ohlc(ax1, ohlc, width=0.4, colorup='#77d879', colordown='#db3f3f') |
最后，我们可以将x标签设置为我们想要的数量，像这样：
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1 |
ax1.xaxis.set_major_locator(mticker.MaxNLocator(10)) |
现在，完整代码现在是这样：
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import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates import matplotlib.ticker as mticker from matplotlib.finance import candlestick_ohlc import numpy as np import urllib import datetime as dt def bytespdate2num(fmt, encoding='utf-8'): strconverter = mdates.strpdate2num(fmt) def bytesconverter(b): s = b.decode(encoding) return strconverter(s) return bytesconverter def graph_data(stock): fig = plt.figure() ax1 = plt.subplot2grid((1,1), (0,0)) stock_price_url = 'http://chartapi.finance.yahoo.com/instrument/1.0/'+stock+'/chartdata;type=quote;range=1m/csv' source_code = urllib.request.urlopen(stock_price_url).read().decode() stock_data = [] split_source = source_code.split('\n') for line in split_source: split_line = line.split(',') if len(split_line) == 6: if 'values' not in line and 'labels' not in line: stock_data.append(line) date, closep, highp, lowp, openp, volume = np.loadtxt(stock_data, delimiter=',', unpack=True, converters={0: bytespdate2num('%Y%m%d')}) x = 0 y = len(date) ohlc = [] while x < y: append_me = date[x], openp[x], highp[x], lowp[x], closep[x], volume[x] ohlc.append(append_me) x+=1 candlestick_ohlc(ax1, ohlc, width=0.4, colorup='#77d879', colordown='#db3f3f') for label in ax1.xaxis.get_ticklabels(): label.set_rotation(45) ax1.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d')) ax1.xaxis.set_major_locator(mticker.MaxNLocator(10)) ax1.grid(True) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Price') plt.title(stock) plt.legend() plt.subplots_adjust(left=0.09, bottom=0.20, right=0.94, top=0.90, wspace=0.2, hspace=0) plt.show() graph_data('EBAY') |
结果为：
还要注意，我们从前面的教程中删除了大部分ax1的修改。
第十五章 样式
在这个 Matplotlib 教程中，我们将讨论样式。 我们用于 Matplotlib 的样式非常相似于用于 HTML 页面的 CSS（层叠样式表）。 正如你在这里可以看到的，我们对图形所做的所有修改都会叠加，而且我们目前只有一个轴域。 我们可以使用for循环，至少使代码量降低，但我们也可以在 Matplotlib 中利用这些样式。
样式页的想法是将自定义样式写入文件，然后，为了使用这些更改并将其应用于图形，所有你需要做的就是导入样式，然后使用该特定样式。 这样，让我们假设你发现自己总是改变图形的各种元素。 你不必为每个图表编写 25 ~ 200 行自定义代码，只需将其写入一个样式，然后加载该样式，并以两行应用所有这些更改即可！ 让我们开始吧。
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1 |
from matplotlib import style |
接下来，我们指定要使用的样式。 Matplotlib 已经有了几种样式。
我们可以这样来使用样式：
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1 |
style.use('ggplot') |
除了标题，标签的颜色是灰色的，轴域的背景是浅灰色，我们可以立即分辨字体是不同的。 我们还注意到，网格实际上是一个白色的实线。 我们的 K 线图保持不变，主要是因为我们在事后定制它。 在样式中加载时，更改会生效，但如果在加载样式后编写新的自定义代码，你的更改也会生效。
因为我们试图展示样式模块，但是让我们继续，简单绘制几行，并暂且注释掉 K 线图：
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#candlestick_ohlc(ax1, ohlc, width=0.4, colorup='#77d879', colordown='#db3f3f') ax1.plot(date,closep) ax1.plot(date,openp) |
会生成：
已经比默认值好多了！
样式的另一个例子是fivethirtyeight：
你可以这样查看所有的可用样式：
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1 |
print(plt.style.available) |
我这里它提供了['bmh', 'dark_background', 'ggplot', 'fivethirtyeight', 'grayscale']。
让我们尝试dark_background：
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1 |
style.use('dark_background') |
现在，如果你想制作自己的风格呢？ 首先，你需要找到样式目录。 为了实现它，如果你知道它在哪里，你可以前往你的 matplotlib 目录，或者你可以找到该目录。 如果你不知道如何找到该目录，你可以执行以下操作：
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1 |
print(plt.__file__) |
这至少会告诉你pyplot模块的位置。
在 matplotlib 目录中，你需要寻找mpl-data。 然后在那里，你需要寻找stylelib。 在 Windows 上 ，我的完整路径是：C:\Python34\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\stylelib。
那里应该显示了所有可用的.mplstyle文件。 你可以编辑、复制或重命名它们，然后在那里修改为你想要的东西。 然后，无论你用什么来命名.mplstyle文件，都要放在style.use中。
第十六章 实时图表
在这篇 Matplotlib 教程中，我们将介绍如何创建实时更新图表，可以在数据源更新时更新其图表。 你可能希望将此用于绘制股票实时定价数据，或者可以将传感器连接到计算机，并且显示传感器实时数据。 为此，我们使用 Matplotlib 的动画功能。
最开始：
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1 2 3 |
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation from matplotlib import style |
这里，唯一的新增导入是matplotlib.animation as animation。 这是一个模块，允许我们在显示之后对图形进行动画处理。
接下来，我们添加一些你熟悉的代码，如果你一直关注这个系列：
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style.use('fivethirtyeight') fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(1,1,1) |
现在我们编写动画函数：
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def animate(i): graph_data = open('example.txt','r').read() lines = graph_data.split('\n') xs = [] ys = [] for line in lines: if len(line) > 1: x, y = line.split(',') xs.append(x) ys.append(y) ax1.clear() ax1.plot(xs, ys) |
我们在这里做的是构建数据，然后绘制它。 注意我们这里不调用plt.show()。 我们从一个示例文件读取数据，其内容如下：
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
1,5 2,3 3,4 4,7 5,4 6,3 7,5 8,7 9,4 10,4 |
我们打开上面的文件，然后存储每一行，用逗号分割成xs和ys，我们将要绘制它。 然后：
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1 2 |
ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, interval=1000) plt.show() |
我们运行动画，将动画放到图表中（fig），运行animate的动画函数，最后我们设置了 1000 的间隔，即 1000 毫秒或 1 秒。
运行此图表的结果应该像往常一样生成图表。 然后，你应该能够使用新的坐标更新example.txt文件。 这样做会生成一个自动更新的图表，如下：
第十七章 注解和文本
在本教程中，我们将讨论如何向 Matplotlib 图形添加文本。 我们可以通过两种方式来实现。 一种是将文本放置在图表上的某个位置。 另一个是专门注解图表上的绘图，来引起注意。
这里的起始代码是教程 15，它在这里：
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import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates import matplotlib.ticker as mticker from matplotlib.finance import candlestick_ohlc from matplotlib import style import numpy as np import urllib import datetime as dt style.use('fivethirtyeight') print(plt.style.available) print(plt.__file__) def bytespdate2num(fmt, encoding='utf-8'): strconverter = mdates.strpdate2num(fmt) def bytesconverter(b): s = b.decode(encoding) return strconverter(s) return bytesconverter def graph_data(stock): fig = plt.figure() ax1 = plt.subplot2grid((1,1), (0,0)) stock_price_url = 'http://chartapi.finance.yahoo.com/instrument/1.0/'+stock+'/chartdata;type=quote;range=1m/csv' source_code = urllib.request.urlopen(stock_price_url).read().decode() stock_data = [] split_source = source_code.split('\n') for line in split_source: split_line = line.split(',') if len(split_line) == 6: if 'values' not in line and 'labels' not in line: stock_data.append(line) date, closep, highp, lowp, openp, volume = np.loadtxt(stock_data, delimiter=',', unpack=True, converters={0: bytespdate2num('%Y%m%d')}) x = 0 y = len(date) ohlc = [] while x < y: append_me = date[x], openp[x], highp[x], lowp[x], closep[x], volume[x] ohlc.append(append_me) x+=1 candlestick_ohlc(ax1, ohlc, width=0.4, colorup='#77d879', colordown='#db3f3f') for label in ax1.xaxis.get_ticklabels(): label.set_rotation(45) ax1.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d')) ax1.xaxis.set_major_locator(mticker.MaxNLocator(10)) ax1.grid(True) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Price') plt.title(stock) plt.subplots_adjust(left=0.09, bottom=0.20, right=0.94, top=0.90, wspace=0.2, hspace=0) plt.show() graph_data('ebay') |
所以这里是 Yahoo Finance API 的 eBay 的 OHLC K 线图。 这里我们要讲解的第一件事是向图形添加文本。
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font_dict = {'family':'serif', 'color':'darkred', 'size':15} ax1.text(date[10], closep[1],'Text Example', fontdict=font_dict) |
在这里，我们需要做一些事情。 首先，我们使用ax1.text添加文本。 我们使用我们的数据，以坐标形式给出此文本的位置。 首先给出文本的坐标，然后给出要放置的实际文本。 接下来，我们使用fontdict参数添加一个数据字典，来使用所用的字体。 在我们的字体字典中，我们将字体更改为serif，颜色为『深红色』，然后将字体大小更改为 15。这将全部应用于我们的图表上的文本，如下所示：
太棒了，接下来我们可以做的是，注解某个特定的绘图。 我们希望这样做来给出更多的信息。 在 eBay 的例子中，也许我们想解释某个具体绘图，或给出一些关于发生了什么的信息。 在股价的例子中，也许有一些发生的新闻会影响价格。 你可以注解新闻来自哪里，这将有助于解释定价变化。
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ax1.annotate('Bad News!',(date[9],highp[9]), xytext=(0.8, 0.9), textcoords='axes fraction', arrowprops = dict(facecolor='grey',color='grey')) |
这里，我们用ax1.annotate来注解。 我们首先传递我们想要注解的文本，然后传递我们让这个注解指向的坐标。 我们这样做，是因为当我们注释时，我们可以绘制线条和指向特定点的箭头。 接下来，我们指定xytext的位置。 它可以是像我们用于文本放置的坐标位置，但是让我们展示另一个例子。 它可以为轴域小数，所以我们使用 0.8 和 0.9。 这意味着文本的位置在x轴的80％和y轴的90％处。 这样，如果我们移动图表，文本将保持在相同位置。
执行它，会生成：
根据你学习这个教程的时间，所指向的点可能有所不同，这只是一个注解的例子，其中有一些合理的想法，即为什么我们需要注解一些东西。
当图表启动时，请尝试单击平移按钮（蓝色十字），然后移动图表。 你会看到文本保持不动，但箭头跟随移动并继续指向我们想要的具体的点。 这很酷吧！
最后一个图表的完整代码：
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import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates import matplotlib.ticker as mticker from matplotlib.finance import candlestick_ohlc from matplotlib import style import numpy as np import urllib import datetime as dt style.use('fivethirtyeight') print(plt.style.available) print(plt.__file__) def bytespdate2num(fmt, encoding='utf-8'): strconverter = mdates.strpdate2num(fmt) def bytesconverter(b): s = b.decode(encoding) return strconverter(s) return bytesconverter def graph_data(stock): fig = plt.figure() ax1 = plt.subplot2grid((1,1), (0,0)) stock_price_url = 'http://chartapi.finance.yahoo.com/instrument/1.0/'+stock+'/chartdata;type=quote;range=1m/csv' source_code = urllib.request.urlopen(stock_price_url).read().decode() stock_data = [] split_source = source_code.split('\n') for line in split_source: split_line = line.split(',') if len(split_line) == 6: if 'values' not in line and 'labels' not in line: stock_data.append(line) date, closep, highp, lowp, openp, volume = np.loadtxt(stock_data, delimiter=',', unpack=True, converters={0: bytespdate2num('%Y%m%d')}) x = 0 y = len(date) ohlc = [] while x < y: append_me = date[x], openp[x], highp[x], lowp[x], closep[x], volume[x] ohlc.append(append_me) x+=1 candlestick_ohlc(ax1, ohlc, width=0.4, colorup='#77d879', colordown='#db3f3f') for label in ax1.xaxis.get_ticklabels(): label.set_rotation(45) ax1.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d')) ax1.xaxis.set_major_locator(mticker.MaxNLocator(10)) ax1.grid(True) ax1.annotate('Bad News!',(date[9],highp[9]), xytext=(0.8, 0.9), textcoords='axes fraction', arrowprops = dict(facecolor='grey',color='grey')) ## # Text placement example: ## font_dict = {'family':'serif', ## 'color':'darkred', ## 'size':15} ## ax1.text(date[10], closep[1],'Text Example', fontdict=font_dict) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Price') plt.title(stock) #plt.legend() plt.subplots_adjust(left=0.09, bottom=0.20, right=0.94, top=0.90, wspace=0.2, hspace=0) plt.show() graph_data('ebay') |
现在，使用注解，我们可以做一些其他事情，如注解股票图表的最后价格。 这就是我们接下来要做的。
第十八章 注解股票图表的最后价格
在这个 Matplotlib 教程中，我们将展示如何跟踪股票的最后价格的示例，通过将其注解到轴域的右侧，就像许多图表应用程序会做的那样。
虽然人们喜欢在他们的实时图表中看到历史价格，他们也想看到最新的价格。 大多数应用程序做的是，在价格的y轴高度处注释最后价格，然后突出显示它，并在价格变化时，在框中将其略微移动。 使用我们最近学习的注解教程，我们可以添加一个bbox。
我们的核心代码是：
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bbox_props = dict(boxstyle='round',fc='w', ec='k',lw=1) ax1.annotate(str(closep[-1]), (date[-1], closep[-1]), xytext = (date[-1]+4, closep[-1]), bbox=bbox_props) |
我们使用ax1.annotate来放置最后价格的字符串值。 我们不在这里使用它，但我们将要注解的点指定为图上最后一个点。 接下来，我们使用xytext将我们的文本放置到特定位置。 我们将它的y坐标指定为最后一个点的y坐标，x坐标指定为最后一个点的x坐标，再加上几个点。我们这样做是为了将它移出图表。 将文本放在图形外面就足够了，但现在它只是一些浮动文本。
我们使用bbox参数在文本周围创建一个框。 我们使用bbox_props创建一个属性字典，包含盒子样式，然后是白色（w）前景色，黑色（k）边框颜色并且线宽为 1。 更多框样式请参阅 matplotlib 注解文档。
最后，这个注解向右移动，需要我们使用subplots_adjust来创建一些新空间：
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1 |
plt.subplots_adjust(left=0.11, bottom=0.24, right=0.87, top=0.90, wspace=0.2, hspace=0) |
这里的完整代码如下：
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import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates import matplotlib.ticker as mticker from matplotlib.finance import candlestick_ohlc from matplotlib import style import numpy as np import urllib import datetime as dt style.use('fivethirtyeight') print(plt.style.available) print(plt.__file__) def bytespdate2num(fmt, encoding='utf-8'): strconverter = mdates.strpdate2num(fmt) def bytesconverter(b): s = b.decode(encoding) return strconverter(s) return bytesconverter def graph_data(stock): fig = plt.figure() ax1 = plt.subplot2grid((1,1), (0,0)) stock_price_url = 'http://chartapi.finance.yahoo.com/instrument/1.0/'+stock+'/chartdata;type=quote;range=1m/csv' source_code = urllib.request.urlopen(stock_price_url).read().decode() stock_data = [] split_source = source_code.split('\n') for line in split_source: split_line = line.split(',') if len(split_line) == 6: if 'values' not in line and 'labels' not in line: stock_data.append(line) date, closep, highp, lowp, openp, volume = np.loadtxt(stock_data, delimiter=',', unpack=True, converters={0: bytespdate2num('%Y%m%d')}) x = 0 y = len(date) ohlc = [] while x < y: append_me = date[x], openp[x], highp[x], lowp[x], closep[x], volume[x] ohlc.append(append_me) x+=1 candlestick_ohlc(ax1, ohlc, width=0.4, colorup='#77d879', colordown='#db3f3f') for label in ax1.xaxis.get_ticklabels(): label.set_rotation(45) ax1.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d')) ax1.xaxis.set_major_locator(mticker.MaxNLocator(10)) ax1.grid(True) bbox_props = dict(boxstyle='round',fc='w', ec='k',lw=1) ax1.annotate(str(closep[-1]), (date[-1], closep[-1]), xytext = (date[-1]+3, closep[-1]), bbox=bbox_props) ## # Annotation example with arrow ## ax1.annotate('Bad News!',(date[11],highp[11]), ## xytext=(0.8, 0.9), textcoords='axes fraction', ## arrowprops = dict(facecolor='grey',color='grey')) ## ## ## # Font dict example ## font_dict = {'family':'serif', ## 'color':'darkred', ## 'size':15} ## # Hard coded text ## ax1.text(date[10], closep[1],'Text Example', fontdict=font_dict) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Price') plt.title(stock) #plt.legend() plt.subplots_adjust(left=0.11, bottom=0.24, right=0.87, top=0.90, wspace=0.2, hspace=0) plt.show() graph_data('EBAY') |
结果为：
第十九章 子图
在这个 Matplotlib 教程中，我们将讨论子图。 有两种处理子图的主要方法，用于在同一图上创建多个图表。 现在，我们将从一个干净的代码开始。 如果你一直关注这个教程，那么请确保保留旧的代码，或者你可以随时重新查看上一个教程的代码。
首先，让我们使用样式，创建我们的图表，然后创建一个随机创建示例绘图的函数：
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import random import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import style style.use('fivethirtyeight') fig = plt.figure() def create_plots(): xs = [] ys = [] for i in range(10): x = i y = random.randrange(10) xs.append(x) ys.append(y) return xs, ys |
现在，我们开始使用add_subplot方法创建子图：
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1 2 3 |
ax1 = fig.add_subplot(221) ax2 = fig.add_subplot(222) ax3 = fig.add_subplot(212) |
它的工作原理是使用 3 个数字，即：行数（numRows）、列数（numCols）和绘图编号（plotNum）。
所以，221 表示两行两列的第一个位置。222 是两行两列的第二个位置。最后，212 是两行一列的第二个位置。
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 |
2x2： +-----+-----+ | 1 | 2 | +-----+-----+ | 3 | 4 | +-----+-----+ 2x1： +-----------+ | 1 | +-----------+ | 2 | +-----------+ 译者注：<code>221</code>是缩写形式，仅在行数乘列数小于 10 时有效，否则要写成<code>2,2,1</code>。 |
此代码结果为：
这就是add_subplot。 尝试一些你认为可能很有趣的配置，然后尝试使用add_subplot创建它们，直到你感到满意。
接下来，让我们介绍另一种方法，它是subplot2grid。
删除或注释掉其他轴域定义，然后添加：
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1 2 3 |
ax1 = plt.subplot2grid((6,1), (0,0), rowspan=1, colspan=1) ax2 = plt.subplot2grid((6,1), (1,0), rowspan=4, colspan=1) ax3 = plt.subplot2grid((6,1), (5,0), rowspan=1, colspan=1) |
所以，add_subplot不能让我们使一个绘图覆盖多个位置。 但是这个新的subplot2grid可以。 所以，subplot2grid的工作方式是首先传递一个元组，它是网格形状。 我们传递了(6,1)，这意味着整个图表分为六行一列。 下一个元组是左上角的起始点。 对于ax1，这是0,0，因此它起始于顶部。 接下来，我们可以选择指定rowspan和colspan。 这是轴域所占的行数和列数。
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6x1： colspan=1 (0,0) +-----------+ | ax1 | rowspan=1 (1,0) +-----------+ | | | ax2 | rowspan=4 | | | | (5,0) +-----------+ | ax3 | rowspan=1 +-----------+ |
结果为：
显然，我们在这里有一些重叠的问题，我们可以调整子图来处理它。
再次，尝试构思各种配置的子图，使用subplot2grid制作出来，直到你感到满意！
我们将继续使用subplot2grid，将它应用到我们已经逐步建立的代码中，我们将在下一个教程中继续。
第二十章 将子图应用于我们的图表
在这个 Matplotlib 教程中，我们将处理我们以前教程的代码，并实现上一个教程中的子图配置。 我们的起始代码是这样：
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import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates import matplotlib.ticker as mticker from matplotlib.finance import candlestick_ohlc from matplotlib import style import numpy as np import urllib import datetime as dt style.use('fivethirtyeight') print(plt.style.available) print(plt.__file__) def bytespdate2num(fmt, encoding='utf-8'): strconverter = mdates.strpdate2num(fmt) def bytesconverter(b): s = b.decode(encoding) return strconverter(s) return bytesconverter def graph_data(stock): fig = plt.figure() ax1 = plt.subplot2grid((1,1), (0,0)) stock_price_url = 'http://chartapi.finance.yahoo.com/instrument/1.0/'+stock+'/chartdata;type=quote;range=1m/csv' source_code = urllib.request.urlopen(stock_price_url).read().decode() stock_data = [] split_source = source_code.split('\n') for line in split_source: split_line = line.split(',') if len(split_line) == 6: if 'values' not in line and 'labels' not in line: stock_data.append(line) date, closep, highp, lowp, openp, volume = np.loadtxt(stock_data, delimiter=',', unpack=True, converters={0: bytespdate2num('%Y%m%d')}) x = 0 y = len(date) ohlc = [] while x < y: append_me = date[x], openp[x], highp[x], lowp[x], closep[x], volume[x] ohlc.append(append_me) x+=1 candlestick_ohlc(ax1, ohlc, width=0.4, colorup='#77d879', colordown='#db3f3f') for label in ax1.xaxis.get_ticklabels(): label.set_rotation(45) ax1.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d')) ax1.xaxis.set_major_locator(mticker.MaxNLocator(10)) ax1.grid(True) bbox_props = dict(boxstyle='round',fc='w', ec='k',lw=1) ax1.annotate(str(closep[-1]), (date[-1], closep[-1]), xytext = (date[-1]+4, closep[-1]), bbox=bbox_props) ## # Annotation example with arrow ## ax1.annotate('Bad News!',(date[11],highp[11]), ## xytext=(0.8, 0.9), textcoords='axes fraction', ## arrowprops = dict(facecolor='grey',color='grey')) ## ## ## # Font dict example ## font_dict = {'family':'serif', ## 'color':'darkred', ## 'size':15} ## # Hard coded text ## ax1.text(date[10], closep[1],'Text Example', fontdict=font_dict) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Price') plt.title(stock) #plt.legend() plt.subplots_adjust(left=0.11, bottom=0.24, right=0.90, top=0.90, wspace=0.2, hspace=0) plt.show() graph_data('EBAY') |
一个主要的改动是修改轴域的定义：
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ax1 = plt.subplot2grid((6,1), (0,0), rowspan=1, colspan=1) plt.title(stock) ax2 = plt.subplot2grid((6,1), (1,0), rowspan=4, colspan=1) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Price') ax3 = plt.subplot2grid((6,1), (5,0), rowspan=1, colspan=1) |
现在，ax2是我们实际上在绘制的股票价格数据。 顶部和底部图表将作为指标信息。
在我们绘制数据的代码中，我们需要将ax1更改为ax2：
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candlestick_ohlc(ax2, ohlc, width=0.4, colorup='#77d879', colordown='#db3f3f') for label in ax2.xaxis.get_ticklabels(): label.set_rotation(45) ax2.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d')) ax2.xaxis.set_major_locator(mticker.MaxNLocator(10)) ax2.grid(True) bbox_props = dict(boxstyle='round',fc='w', ec='k',lw=1) ax2.annotate(str(closep[-1]), (date[-1], closep[-1]), xytext = (date[-1]+4, closep[-1]), bbox=bbox_props) |
更改之后，代码为：
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import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates import matplotlib.ticker as mticker from matplotlib.finance import candlestick_ohlc from matplotlib import style import numpy as np import urllib import datetime as dt style.use('fivethirtyeight') print(plt.style.available) print(plt.__file__) def bytespdate2num(fmt, encoding='utf-8'): strconverter = mdates.strpdate2num(fmt) def bytesconverter(b): s = b.decode(encoding) return strconverter(s) return bytesconverter def graph_data(stock): fig = plt.figure() ax1 = plt.subplot2grid((6,1), (0,0), rowspan=1, colspan=1) plt.title(stock) ax2 = plt.subplot2grid((6,1), (1,0), rowspan=4, colspan=1) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Price') ax3 = plt.subplot2grid((6,1), (5,0), rowspan=1, colspan=1) stock_price_url = 'http://chartapi.finance.yahoo.com/instrument/1.0/'+stock+'/chartdata;type=quote;range=1m/csv' source_code = urllib.request.urlopen(stock_price_url).read().decode() stock_data = [] split_source = source_code.split('\n') for line in split_source: split_line = line.split(',') if len(split_line) == 6: if 'values' not in line and 'labels' not in line: stock_data.append(line) date, closep, highp, lowp, openp, volume = np.loadtxt(stock_data, delimiter=',', unpack=True, converters={0: bytespdate2num('%Y%m%d')}) x = 0 y = len(date) ohlc = [] while x < y: append_me = date[x], openp[x], highp[x], lowp[x], closep[x], volume[x] ohlc.append(append_me) x+=1 candlestick_ohlc(ax2, ohlc, width=0.4, colorup='#77d879', colordown='#db3f3f') for label in ax2.xaxis.get_ticklabels(): label.set_rotation(45) ax2.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d')) ax2.xaxis.set_major_locator(mticker.MaxNLocator(10)) ax2.grid(True) bbox_props = dict(boxstyle='round',fc='w', ec='k',lw=1) ax2.annotate(str(closep[-1]), (date[-1], closep[-1]), xytext = (date[-1]+4, closep[-1]), bbox=bbox_props) ## # Annotation example with arrow ## ax1.annotate('Bad News!',(date[11],highp[11]), ## xytext=(0.8, 0.9), textcoords='axes fraction', ## arrowprops = dict(facecolor='grey',color='grey')) ## ## ## # Font dict example ## font_dict = {'family':'serif', ## 'color':'darkred', ## 'size':15} ## # Hard coded text ## ax1.text(date[10], closep[1],'Text Example', fontdict=font_dict) # #plt.legend() plt.subplots_adjust(left=0.11, bottom=0.24, right=0.90, top=0.90, wspace=0.2, hspace=0) plt.show() graph_data('EBAY') |
结果为：
第二十一章 更多指标数据
在这篇 Matplotlib 教程中，我们介绍了添加一些简单的函数来计算数据，以便我们填充我们的轴域。 一个是简单的移动均值，另一个是简单的价格 HML 计算。
这些新函数是：
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def moving_average(values, window): weights = np.repeat(1.0, window)/window smas = np.convolve(values, weights, 'valid') return smas def high_minus_low(highs, lows): return highs-lows |
你不需要太过专注于理解移动均值的工作原理，我们只是对样本数据来计算它，以便可以学习更多自定义 Matplotlib 的东西。
我们还想在脚本顶部为移动均值定义一些值：
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1 2 |
MA1 = 10 MA2 = 30 |
下面，在我们的graph_data函数中：
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ma1 = moving_average(closep,MA1) ma2 = moving_average(closep,MA2) start = len(date[MA2-1:]) h_l = list(map(high_minus_low, highp, lowp)) |
在这里，我们计算两个移动均值和 HML。
我们还定义了一个『起始』点。 我们这样做是因为我们希望我们的数据排成一行。 例如，20 天的移动均值需要 20 个数据点。 这意味着我们不能在第 5 天真正计算 20 天的移动均值。 因此，当我们计算移动均值时，我们会失去一些数据。 为了处理这种数据的减法，我们使用起始变量来计算应该有多少数据。 这里，我们可以安全地使用[-start:]绘制移动均值，并且如果我们希望的话，对所有绘图进行上述步骤来排列数据。
接下来，我们可以在ax1上绘制 HML，通过这样：
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1 |
ax1.plot_date(date,h_l,'-') |
最后我们可以通过这样向ax3添加移动均值：
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1 2 |
ax3.plot(date[-start:], ma1[-start:]) ax3.plot(date[-start:], ma2[-start:]) |
我们的完整代码，包括增加我们所用的时间范围：
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import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates import matplotlib.ticker as mticker from matplotlib.finance import candlestick_ohlc from matplotlib import style import numpy as np import urllib import datetime as dt style.use('fivethirtyeight') print(plt.style.available) print(plt.__file__) MA1 = 10 MA2 = 30 def moving_average(values, window): weights = np.repeat(1.0, window)/window smas = np.convolve(values, weights, 'valid') return smas def high_minus_low(highs, lows): return highs-lows def bytespdate2num(fmt, encoding='utf-8'): strconverter = mdates.strpdate2num(fmt) def bytesconverter(b): s = b.decode(encoding) return strconverter(s) return bytesconverter def graph_data(stock): fig = plt.figure() ax1 = plt.subplot2grid((6,1), (0,0), rowspan=1, colspan=1) plt.title(stock) ax2 = plt.subplot2grid((6,1), (1,0), rowspan=4, colspan=1) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Price') ax3 = plt.subplot2grid((6,1), (5,0), rowspan=1, colspan=1) stock_price_url = 'http://chartapi.finance.yahoo.com/instrument/1.0/'+stock+'/chartdata;type=quote;range=1y/csv' source_code = urllib.request.urlopen(stock_price_url).read().decode() stock_data = [] split_source = source_code.split('\n') for line in split_source: split_line = line.split(',') if len(split_line) == 6: if 'values' not in line and 'labels' not in line: stock_data.append(line) date, closep, highp, lowp, openp, volume = np.loadtxt(stock_data, delimiter=',', unpack=True, converters={0: bytespdate2num('%Y%m%d')}) x = 0 y = len(date) ohlc = [] while x < y: append_me = date[x], openp[x], highp[x], lowp[x], closep[x], volume[x] ohlc.append(append_me) x+=1 ma1 = moving_average(closep,MA1) ma2 = moving_average(closep,MA2) start = len(date[MA2-1:]) h_l = list(map(high_minus_low, highp, lowp)) ax1.plot_date(date,h_l,'-') candlestick_ohlc(ax2, ohlc, width=0.4, colorup='#77d879', colordown='#db3f3f') for label in ax2.xaxis.get_ticklabels(): label.set_rotation(45) ax2.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d')) ax2.xaxis.set_major_locator(mticker.MaxNLocator(10)) ax2.grid(True) bbox_props = dict(boxstyle='round',fc='w', ec='k',lw=1) ax2.annotate(str(closep[-1]), (date[-1], closep[-1]), xytext = (date[-1]+4, closep[-1]), bbox=bbox_props) ## # Annotation example with arrow ## ax2.annotate('Bad News!',(date[11],highp[11]), ## xytext=(0.8, 0.9), textcoords='axes fraction', ## arrowprops = dict(facecolor='grey',color='grey')) ## ## ## # Font dict example ## font_dict = {'family':'serif', ## 'color':'darkred', ## 'size':15} ## # Hard coded text ## ax2.text(date[10], closep[1],'Text Example', fontdict=font_dict) ax3.plot(date[-start:], ma1[-start:]) ax3.plot(date[-start:], ma2[-start:]) plt.subplots_adjust(left=0.11, bottom=0.24, right=0.90, top=0.90, wspace=0.2, hspace=0) plt.show() graph_data('EBAY') |
第二十二章 自定义填充、修剪和清除
欢迎阅读另一个 Matplotlib 教程！ 在本教程中，我们将清除图表，然后再做一些自定义。
我们当前的代码是：
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import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates import matplotlib.ticker as mticker from matplotlib.finance import candlestick_ohlc from matplotlib import style import numpy as np import urllib import datetime as dt style.use('fivethirtyeight') print(plt.style.available) print(plt.__file__) MA1 = 10 MA2 = 30 def moving_average(values, window): weights = np.repeat(1.0, window)/window smas = np.convolve(values, weights, 'valid') return smas def high_minus_low(highs, lows): return highs-lows def bytespdate2num(fmt, encoding='utf-8'): strconverter = mdates.strpdate2num(fmt) def bytesconverter(b): s = b.decode(encoding) return strconverter(s) return bytesconverter def graph_data(stock): fig = plt.figure() ax1 = plt.subplot2grid((6,1), (0,0), rowspan=1, colspan=1) plt.title(stock) ax2 = plt.subplot2grid((6,1), (1,0), rowspan=4, colspan=1) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Price') ax3 = plt.subplot2grid((6,1), (5,0), rowspan=1, colspan=1) stock_price_url = 'http://chartapi.finance.yahoo.com/instrument/1.0/'+stock+'/chartdata;type=quote;range=1y/csv' source_code = urllib.request.urlopen(stock_price_url).read().decode() stock_data = [] split_source = source_code.split('\n') for line in split_source: split_line = line.split(',') if len(split_line) == 6: if 'values' not in line and 'labels' not in line: stock_data.append(line) date, closep, highp, lowp, openp, volume = np.loadtxt(stock_data, delimiter=',', unpack=True, converters={0: bytespdate2num('%Y%m%d')}) x = 0 y = len(date) ohlc = [] while x < y: append_me = date[x], openp[x], highp[x], lowp[x], closep[x], volume[x] ohlc.append(append_me) x+=1 ma1 = moving_average(closep,MA1) ma2 = moving_average(closep,MA2) start = len(date[MA2-1:]) h_l = list(map(high_minus_low, highp, lowp)) ax1.plot_date(date,h_l,'-') candlestick_ohlc(ax2, ohlc, width=0.4, colorup='#77d879', colordown='#db3f3f') for label in ax2.xaxis.get_ticklabels(): label.set_rotation(45) ax2.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d')) ax2.xaxis.set_major_locator(mticker.MaxNLocator(10)) ax2.grid(True) bbox_props = dict(boxstyle='round',fc='w', ec='k',lw=1) ax2.annotate(str(closep[-1]), (date[-1], closep[-1]), xytext = (date[-1]+4, closep[-1]), bbox=bbox_props) ## # Annotation example with arrow ## ax2.annotate('Bad News!',(date[11],highp[11]), ## xytext=(0.8, 0.9), textcoords='axes fraction', ## arrowprops = dict(facecolor='grey',color='grey')) ## ## ## # Font dict example ## font_dict = {'family':'serif', ## 'color':'darkred', ## 'size':15} ## # Hard coded text ## ax2.text(date[10], closep[1],'Text Example', fontdict=font_dict) ax3.plot(date[-start:], ma1[-start:]) ax3.plot(date[-start:], ma2[-start:]) plt.subplots_adjust(left=0.11, bottom=0.24, right=0.90, top=0.90, wspace=0.2, hspace=0) plt.show() graph_data('EBAY') |
现在我认为向我们的移动均值添加自定义填充是一个很好的主意。 移动均值通常用于说明价格趋势。 这个想法是，你可以计算一个快速和一个慢速的移动均值。 一般来说，移动均值用于使价格变得『平滑』。 他们总是『滞后』于价格，但是我们的想法是计算不同的速度。 移动均值越大就越『慢』。 所以这个想法是，如果『较快』的移动均值超过『较慢』的均值，那么价格就会上升，这是一件好事。 如果较快的 MA 从较慢的 MA 下方穿过，则这是下降趋势并且通常被视为坏事。 我的想法是在快速和慢速 MA 之间填充，『上升』趋势为绿色，然后下降趋势为红色。 方法如下：
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ax3.fill_between(date[-start:], ma2[-start:], ma1[-start:], where=(ma1[-start:] < ma2[-start:]), facecolor='r', edgecolor='r', alpha=0.5) ax3.fill_between(date[-start:], ma2[-start:], ma1[-start:], where=(ma1[-start:] > ma2[-start:]), facecolor='g', edgecolor='g', alpha=0.5) |
下面，我们会碰到一些我们可解决的问题：
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ax3.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d')) ax3.xaxis.set_major_locator(mticker.MaxNLocator(10)) for label in ax3.xaxis.get_ticklabels(): label.set_rotation(45) plt.setp(ax1.get_xticklabels(), visible=False) plt.setp(ax2.get_xticklabels(), visible=False) |
这里，我们剪切和粘贴ax2日期格式，然后我们将x刻度标签设置为false，去掉它们！
我们还可以通过在轴域定义中执行以下操作，为每个轴域提供自定义标签：
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fig = plt.figure() ax1 = plt.subplot2grid((6,1), (0,0), rowspan=1, colspan=1) plt.title(stock) ax2 = plt.subplot2grid((6,1), (1,0), rowspan=4, colspan=1) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Price') ax3 = plt.subplot2grid((6,1), (5,0), rowspan=1, colspan=1) |
接下来，我们可以看到，我们y刻度有许多数字，经常互相覆盖。 我们也看到轴之间互相重叠。 我们可以这样：
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1 |
ax1.yaxis.set_major_locator(mticker.MaxNLocator(nbins=5, prune='lower')) |
所以，这里发生的是，我们通过首先将nbins设置为 5 来修改我们的y轴对象。这意味着我们显示的标签最多为 5 个。然后我们还可以『修剪』标签，因此，在我们这里， 我们修剪底部标签，这会使它消失，所以现在不会有任何文本重叠。 我们仍然可能打算修剪ax2的顶部标签，但这里是我们目前为止的源代码：
当前的源码：
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import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates import matplotlib.ticker as mticker from matplotlib.finance import candlestick_ohlc from matplotlib import style import numpy as np import urllib import datetime as dt style.use('fivethirtyeight') print(plt.style.available) print(plt.__file__) MA1 = 10 MA2 = 30 def moving_average(values, window): weights = np.repeat(1.0, window)/window smas = np.convolve(values, weights, 'valid') return smas def high_minus_low(highs, lows): return highs-lows def bytespdate2num(fmt, encoding='utf-8'): strconverter = mdates.strpdate2num(fmt) def bytesconverter(b): s = b.decode(encoding) return strconverter(s) return bytesconverter def graph_data(stock): fig = plt.figure() ax1 = plt.subplot2grid((6,1), (0,0), rowspan=1, colspan=1) plt.title(stock) plt.ylabel('H-L') ax2 = plt.subplot2grid((6,1), (1,0), rowspan=4, colspan=1) plt.ylabel('Price') ax3 = plt.subplot2grid((6,1), (5,0), rowspan=1, colspan=1) plt.ylabel('MAvgs') stock_price_url = 'http://chartapi.finance.yahoo.com/instrument/1.0/'+stock+'/chartdata;type=quote;range=1y/csv' source_code = urllib.request.urlopen(stock_price_url).read().decode() stock_data = [] split_source = source_code.split('\n') for line in split_source: split_line = line.split(',') if len(split_line) == 6: if 'values' not in line and 'labels' not in line: stock_data.append(line) date, closep, highp, lowp, openp, volume = np.loadtxt(stock_data, delimiter=',', unpack=True, converters={0: bytespdate2num('%Y%m%d')}) x = 0 y = len(date) ohlc = [] while x < y: append_me = date[x], openp[x], highp[x], lowp[x], closep[x], volume[x] ohlc.append(append_me) x+=1 ma1 = moving_average(closep,MA1) ma2 = moving_average(closep,MA2) start = len(date[MA2-1:]) h_l = list(map(high_minus_low, highp, lowp)) ax1.plot_date(date,h_l,'-') ax1.yaxis.set_major_locator(mticker.MaxNLocator(nbins=5, prune='lower')) candlestick_ohlc(ax2, ohlc, width=0.4, colorup='#77d879', colordown='#db3f3f') ax2.grid(True) bbox_props = dict(boxstyle='round',fc='w', ec='k',lw=1) ax2.annotate(str(closep[-1]), (date[-1], closep[-1]), xytext = (date[-1]+4, closep[-1]), bbox=bbox_props) ## # Annotation example with arrow ## ax2.annotate('Bad News!',(date[11],highp[11]), ## xytext=(0.8, 0.9), textcoords='axes fraction', ## arrowprops = dict(facecolor='grey',color='grey')) ## ## ## # Font dict example ## font_dict = {'family':'serif', ## 'color':'darkred', ## 'size':15} ## # Hard coded text ## ax2.text(date[10], closep[1],'Text Example', fontdict=font_dict) ax3.plot(date[-start:], ma1[-start:], linewidth=1) ax3.plot(date[-start:], ma2[-start:], linewidth=1) ax3.fill_between(date[-start:], ma2[-start:], ma1[-start:], where=(ma1[-start:] < ma2[-start:]), facecolor='r', edgecolor='r', alpha=0.5) ax3.fill_between(date[-start:], ma2[-start:], ma1[-start:], where=(ma1[-start:] > ma2[-start:]), facecolor='g', edgecolor='g', alpha=0.5) ax3.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d')) ax3.xaxis.set_major_locator(mticker.MaxNLocator(10)) for label in ax3.xaxis.get_ticklabels(): label.set_rotation(45) plt.setp(ax1.get_xticklabels(), visible=False) plt.setp(ax2.get_xticklabels(), visible=False) plt.subplots_adjust(left=0.11, bottom=0.24, right=0.90, top=0.90, wspace=0.2, hspace=0) plt.show() graph_data('EBAY') |
看起来好了一些，但是仍然有一些东西需要清除。
第二十三章 共享 X 轴
在这个 Matplotlib 数据可视化教程中，我们将讨论sharex选项，它允许我们在图表之间共享x轴。将sharex看做『复制 x』也许更好。
在我们开始之前，首先我们要做些修剪并在另一个轴上设置最大刻度数，如下所示：
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ax2.yaxis.set_major_locator(mticker.MaxNLocator(nbins=7, prune='upper')) |
以及
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ax3.yaxis.set_major_locator(mticker.MaxNLocator(nbins=4, prune='upper')) |
现在，让我们共享所有轴域之间的x轴。 为此，我们需要将其添加到轴域定义中：
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fig = plt.figure() ax1 = plt.subplot2grid((6,1), (0,0), rowspan=1, colspan=1) plt.title(stock) plt.ylabel('H-L') ax2 = plt.subplot2grid((6,1), (1,0), rowspan=4, colspan=1, sharex=ax1) plt.ylabel('Price') ax3 = plt.subplot2grid((6,1), (5,0), rowspan=1, colspan=1, sharex=ax1) plt.ylabel('MAvgs') |
上面，对于ax2和ax3，我们添加一个新的参数，称为sharex，然后我们说，我们要与ax1共享x轴。
使用这种方式，我们可以加载图表，然后我们可以放大到一个特定的点，结果将是这样：
所以这意味着所有轴域沿着它们的x轴一起移动。 这很酷吧！
接下来，让我们将[-start:]应用到所有数据，所以所有轴域都起始于相同地方。 我们最终的代码为：
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