python制作股票图表-专题：Python matplotlib 绘制股票走势图

一、matplotlib基本使用

参考：http://www.jdon.com/idea/matplotlib.html

http://www.jdon.com/idea/getting-started-building-a-fully-automated-trading-system.html

1.导入绘图库

import matplotlib.pyplot as

plt

2.创建图表对象

fig = plt.figure()

3.增加子图

ax = fig.add_subplot(1,1,1)

参数说明：三个参数分别为numrows, numcols,

fignum，一共有numrows*numcols个子图，即将图表分为N行*M列，fugnum标识了该子图的顺序。

4.plot方法在子图上绘制

plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5])

第一个数组标识了X坐标的值为1到4，第二个数组标识了对应的值为2到5。

5.增加标题和坐标轴说明

fig.suptitle("figure title",fontsize

= 14, fontweight="bold")

ax.set_title("axes title")

ax.set_xlabel("x label")

ax.set_ylabel("y label")

6.显示

plt.show()

二、股价基本走势图

1.numpy数组

numpy是常用的数据处理库，下面代码表示将000001.SZ的股价数据（时间范围从20150101到20150930）导入到csv中，然后通过numpy读取得到日期和价格数组。csv文件中包含了两列，日期和价格，分割符号为","，读取过程代码如下：

date,close =

np.loadtxt(filename,delimiter=",", unpack = True, converters =

{0:mdates.strpdate2num("%Y-%m-%d")})

注：numpy的loadtxt方法：设定了文件中的分隔符号为“，”，unpack表示是否将数组拆分，True为拆分，即：得到两个数组分别表示日期和收盘价格，converters是将日期类型的字符串转为数组，因为numpy规定其数组中的类型需要一致。

2.绘制基础走势图

ax1.plot(dates,close)

3.将数值类型的日期转为日期类型

ax1.xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator(bymonthday=range(1,32),

interval = 15))

ax1.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%Y-%m-%d"))

for label in

ax1.xaxis.get_ticklabels():

label.set_roration(45)

注：X-轴设置主要刻度locator为每日刻度，格式为DateFormatter("%Y-%m-%d")),每日刻度从第1日到第30日，间隔为15日。其中，对于X-轴上面的每个ticker标签都向右倾斜45度

也可以按照每月进行显示，X—轴设置主要刻度为每月刻度，格式为：DateFormatter("%Y-%m")

ax1.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator())

ax1.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%Y-%m"))

4.图形边框调整

plt.subplots_adjust(bottom=0.13,

top=0.95)

5.绘制价格平均线

注：利用ta-lib证券技术指标库，绘制5日和10日价格平均线。

ta-lib中提供了方法talib.SMA得到价格简单平均线，timeperiod为时间参数，timeperiod = 5

为5日均线，基于上图增加五日和10日均线。

sma5 = talib.SMA(close, timeperiod =

ax1.plot(dates,sma5)

sma10 = talib.SMA(close,timeperiod=

10)

ax1.plot(dates, smal10)

6.在右上角增加图例和图表的网格效果

plt.legend(("daily","SMA5","SMA10"))

plt.grid(True)

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