zoukankan      html  css  js  c++  java
  • pandas数据中提取时间,和列数据绘图(一个图,多个线,成交量和收盘价图)

    1. 数据导入

    import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    import tushare as ts
    from datetime import datetime
    import matplotlib.dates as mdates
    from matplotlib.dates import AutoDateLocator

    2.数据获取

    data = ts.get_hist_data('000012',start='2015-06-23',end='2017-11-16')

    3.坐标轴处理

    # 生成横纵坐标信息
    data_time  = data.index
    data_time_translation = [datetime.strptime(d, '%Y-%m-%d').date() for d in data_time]
    data_close = data['close'].values
    
    # 配置时间坐标轴
    plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d')) # 显示时间坐标的格式
    
    autodates = AutoDateLocator()                # 时间间隔自动选取
    plt.gca().xaxis.set_major_locator(autodates)

    4. 画一个图

    # 画图
    plt.plot(data_time_translation, data_close,'b',lw=2.5)
    plt.gcf().autofmt_xdate()  # 自动旋转日期标记
    
    plt.grid(True)
    plt.axis("tight")
    plt.xlabel('Time',size=20)
    plt.ylabel('Close price',size=20)
    plt.title('000012',size=20)
    
    plt.show()

    5.画多个图

    # 绘图
    plt.plot(data_time_translation,data['open'].values,lw=1.5,label="open",color='blue')
    plt.plot(data_time_translation,data['high'].values,label="high",color='red',lw=1.5)
    plt.plot(data_time_translation,data['close'].values,lw=1.5,label="close",color='green')
    plt.plot(data_time_translation,data['low'].values,lw=1.5,label="low",color='yellow')
    # 自动旋转日期标记
    plt.gcf().autofmt_xdate()
    
    # 绘图细节
    plt.grid(True)
    plt.axis("tight")
    plt.xlabel('Time',size=20)
    plt.ylabel('Price',size=20)
    plt.title('000012',size=20)
    # 添加图例
    plt.legend(loc=0)
    
    plt.show()

    6.分开显示两个图。

    # 绘图
    plt.figure(figsize=(7,5))       # 确定图片大小
    
    plt.subplot(211)                # 确定第一个图的位置
    plt.plot(data_time_translation,data['close'].values,'b',label="1st")
    plt.grid(True)
    plt.axis('tight')
    plt.ylabel('Values',size=20)
    plt.title("000012")
    
    plt.legend(loc=0)
    
    plt.subplot(212)               # 确定第2个图的位置
    plt.bar(data_time_translation,data['volume'].values,width = 0.2,color='g',label="2nd")  # 直方图的画法
    plt.grid(True)
    plt.xlabel("Time",size=20)
    plt.ylabel("Volume",size=20)
    plt.legend(loc=0)
    plt.gcf().autofmt_xdate()
    plt.show()

  • 相关阅读:
    一道看似简单的sql需求却难倒各路高手
    手把手教你Linux服务器集群部署.net网站
    最简单的 Web Service 入门 (看了包会)
    360wifi 在 windows server 2008 / 2003 的使用方法
    react 入门
    bind、call、apply的区别
    webkit css 扩展
    如何构建一个微型的CMD模块化加载器
    Base64的原理、实现及应用
    You don't know JS 读书笔记(一)
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/hanbb/p/7868496.html
Copyright © 2011-2022 走看看