tushare+画图

找出股价，我们往往可能会需要用到画图工具，今天简要介绍tushare获取到的数据如何画图。

首先，mataplolib是支持Series结构的数据的调用plto（）方法，在直接画图之前，我们先创建一个合适大小的画布。

plt.figure(figsize=(20,8))

表示的是，20cm*8cm的画图。然后直接调用方法。

import pandas as pd
import tushare as ts
import matplotlib.pyplot as plt data=ts.get_hist_data('002413')
plt.figure(figsize=(20,8))
data['open'].plot()
data['close'].plot()
data['ma5'].plot()

可以清晰的看到图画的效果，当然还可以对数据进行一些处理和标记。

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 步骤一（替换sans-serif字体）
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 步骤二（解决坐标轴负数的负号显示问题）
plt.figure(figsize=(20,8))
plt.title('test画图')
plt.xlabel(xlabel='日期',fontsize='large')

对于画图，有很多基本的标记。大家可以去了解官方文档。

接下来我们调用第三方库，画出股价的蜡烛图。

from mpl_finance import candlestick_ohlcdata=ts.get_hist_data('002413')
data = data.reset_index()
data['date']=data['date'].apply(lambda x:date2num(datetime.datetime.strptime(x,'%Y-%m-%d')))data=data[["date","open", "close", "high", "low"]].valuesdata_mat = data#绘制图片
fig,ax=plt.subplots(figsize=(1200/72,480/72))
fig.subplots_adjust(bottom=0.1)
plt.xticks(rotation=60)
candlestick_ochl(ax,data_mat,colordown='#53c156', colorup='#ff1717',width=0.3,alpha=1)
ax.grid(True)

可以看到的是，这个库能够简要的画出股价图，但缺点是不清晰，也不够直观问题。

我们如果只是看均价图，用seaborn画图效果还是不错的。

import tushare as ts
# from matplotlib.pylab import date2num
# import datetime
# import matplotlib.pyplot as plt
# from mpl_finance import candlestick_ohlc
import seaborn as sns#设置尺寸
plt.rcParams['figure.figsize'] = (18,6)#设置中文问题
sns.set_style('darkgrid',{'font.sans-serif':['SimHei','Arial']})#读数据
df=ts.get_hist_data('002413')#抽取开盘，最高，最低，收盘 这些数据（就是讲dataframe变得小一点）
new_df = df.loc[:, ['open','high','low','close']]#绘制OHLC
plt.title('茅台股份的OHLC图')
sns.lineplot(data = new_df)#前150行数据
plt.show()

只需要用到tusare 和 seaborn2个库就可以了，效果图如下：

以上是比较容易上手调用的画图工具，不需要过多的对数据进行修改，便可以看到结果，适合新手在初期查看一些展示结果。

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