【Python】用matplotlib函数绘制股票趋势图
我们经常在电视上看到股票趋势图,今天跟大家分享怎么用Python绘制这种图。
1 安装包
首先要在cmd中安装绘图需要的matplotlib包,输入如下语句即可安装。
pip install matplotlib
2 读取数据文件
接着设置文件的存放目录,读取股票数据。
import os
import pandas as pd
os.chdir(r'F:\公众号\6.学习python') #设置成存放数据文件夹路径
date = pd.read_csv("股票数据.csv", encoding = 'GBK') #读取数据
注:如需文中数据进行练习,可到公众号中回复“股票数据波动”即可免费获取。
由于文件标题是中文,直接读取会报错,所以加了encoding编码申明。一般encoding设置成GBK、utf-8、GB2312即可满足读取需求。打印date前5行结果如下:
3 将日期列设置为数据框索引
然后把数据框中的日期设置为索引,并把索引中的日期转成时间格式。方便后续根据日期计算波动情况。
date = date.set_index('日期') #把日期列设置为索引
date.index = pd.to_datetime(date.index) #把索引中的日期转成时间格式
date.head(5)
得到结果如下:
4 绘制股票趋势图
可以把时间作为横轴,每天的收盘价或处理后的收盘价作为纵轴绘制折线图,以此当成股票趋势图。先来看方法一:直接以原始收盘价作为纵轴绘制折线图,具体代码如下:
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize = (8, 4), dpi = 100) #图片尺寸(8, 4)
plt.plot(date['收盘价'])
plt.show()
其中,plt.figure表示设置一个图形区域尺寸为(8, 4),分辨率(dpi)为100,一般dpi数值越小图像越清晰。
plt.plot表示绘制图形,以date的索引列为横轴,收盘价为纵轴绘制折线图。
plt.show表示在窗口打印这个图。
具体结果如下:
其中,2011、2012、2013等表示年份,5、10、15等表示收盘价。从上图可以看出,该股股价在2011年到2016年呈波动下降的趋势。2017年到2020年的股价波动幅度相较之前会小一些。而且,明显看到有些日期的收盘价为0,这是由于股票一般在工作日开盘,周末休市。所以在绘图时有些日期的收盘价被填充为0。
为了图形能更好地反映股票的波动趋势,可以人为对收盘价进行处理,比如以前多少天的平均收盘价当成当天的收盘价,以此来避免0值问题。接着来看方法二,具体代码如下:
plt.plot(date['收盘价'].rolling(50, min_periods=2).mean())
其中.rolling(50, min_periods=2).mean()表示以前50天收盘价的均值当成当天的收盘价。min_periods = 2表示当时间窗口不够50时,每个窗口最少包含的观测值数量为2,小于2的窗口结果为NaN。
得到结果如下:
从这个图可以发现,相比上一个图更能体现股价的趋势,即从2011年到2020年整体股价是下降的。有些同学还可能说,时间越近越能体现当前股价的趋势,以前多少天的平均值作为当前值可能掩盖一些股价趋势。可以让离当前日期越近日期的股价赋予更大的权重,越远日期的股价赋予较小的权重,以此来绘图,具体代码如下:
plt.plot(date['收盘价'].ewm(span = 30).mean())
其中,.ewm(span = 30).mean())表示时间跨度为30,离当前日期越近赋予更高的权重,把这个加权平均值当成当前值绘图。得到结果如下:
可以发现,以加权平均值绘图会比直接以平均值绘图波动性大一点,更符合我们的常识。至此,在Python中绘制股票趋势图已介绍完毕,大家可以动手练习一下。
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