Python绘制股票日K图（十）汇总日K图、柱状图、折线图

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在一个figure上画三个图，我们首先要给figure添加gridspec，代码如下：

gs = fig.add_gridspec(3, 1,  # 三行一列的网格left=0.01, right=0.96, bottom=0.01, top=0.99,  # 设置页边距wspace=0.00, hspace=0.12,  # 设置行与行之间的距离，列与列之间的距离height_ratios=[0.4, 0.2, 0.2])  # 这边是3行，设置每行占的高度的比例

剩下的就是把之前的代码整合起来，代码如下：

# 汇总日K，换手率柱状图，大资金折线图import pandas
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import mpl_finance as mpfdir_name = 'D:\\gupiao\\'def paint_dayk(code):# 1、获取数据stock_data = pandas.read_csv(dir_name + code + '.txt')  # 读取数据begin = len(stock_data) - 120  # 取最近120天的数据if begin < 0:  # 如果上市未满120天，则从上市当天开始显示begin = 0fig = plt.figure(  # 添加fig对象figsize=(54, 28),  # 设置fig大小，长和宽，单位为英寸dpi=120)  # 每英寸的像素点数gs = fig.add_gridspec(3, 1,  # 三行一列的网格left=0.01, right=0.96, bottom=0.01, top=0.99,  # 设置页边距wspace=0.00, hspace=0.12,  # 设置行与行之间的距离，列与列之间的距离height_ratios=[0.4, 0.2, 0.2])  # 这边是3行，设置每行占的高度的比例# 2、画日K图ax_rik = fig.add_subplot(gs[0, 0])  # 在fig中添加网格的第一块，并返回一套坐标轴mpf.candlestick2_ochl(  # 调用candlestick2_ochl画日K图ax_rik,  # 在这套坐标轴内画日K图stock_data.open[begin:], stock_data.close[begin:],  # 开盘价和收盘价stock_data.high[begin:], stock_data.low[begin:],  # 最高价和最低价width=0.8, colorup='red', colordown='green')  # 收盘价大于开盘价则红柱，收盘价小于开盘价则绿柱ax_rik.grid(axis='x', linestyle='-.')  # 添加x轴方向的网格ax_rik.grid(axis='y', linestyle='-.')  # 添加y轴方向的网格ax_rik.yaxis.tick_right()  # 将y轴的数值显示在右边ax_rik.set_xlim(0, len(stock_data.index)-begin, 1)  # 设置x轴的范围ax_rik.set_xticks(range(0, len(stock_data.index)-begin, 1))  # 设置x轴的刻度ax_rik.axes.set_xticklabels(stock_data.week[begin:])for label in ax_rik.xaxis.get_ticklabels():  # 设置x轴标签的字体大小label.set_fontsize(16)for label in ax_rik.yaxis.get_ticklabels():  # 设置y轴标签的字体大小label.set_fontsize(40)# 绘制移动平均线图stock_data['Ma5'] = stock_data.close.rolling(window=5).mean()  # 求5日均线stock_data['Ma10'] = stock_data.close.rolling(window=10).mean()  # 求10日均线stock_data['Ma20'] = stock_data.close.rolling(window=20).mean()  # 求20日均线ax_rik.plot(np.arange(0, len(stock_data.index)-begin),  # [x]的数据范围stock_data['Ma5'][begin:],  # [y]的数据范围'black',  # 均线颜色label='M5',  # 均线标签lw=2.5)  # 均线宽度ax_rik.plot(np.arange(0, len(stock_data.index)-begin), stock_data['Ma10'][begin:], 'orange', label='M10', lw=2.5)ax_rik.plot(np.arange(0, len(stock_data.index)-begin), stock_data['Ma20'][begin:], 'purple', label='M20', lw=2.5)# 3、绘制换手柱状图ax_hsl = fig.add_subplot(gs[1, 0])  # 在fig中添加网格的第一块，并返回一套坐标轴hsl_zzt = ax_hsl.bar(np.arange(0, len(stock_data.index) - begin),stock_data.change[begin:],color=['g' if stock_data.open[x] > stock_data.close[x] else 'r' for x in range(begin, len(stock_data.index))])ax_hsl.bar_label(hsl_zzt,  # 要打标签的柱状图labels=stock_data.dealLabel[begin:],  # 标签，为当日的成交额(亿)label_type='edge',  # 标签显示的位置，edge(顶部)，center(柱状图中间)fontsize='28',  # 标签字体大小fmt="%.f")  # 标签数据格式ax_hsl.grid(axis='x', linestyle='-.')  # 添加x轴方向的网格ax_hsl.grid(axis='y', linestyle='-.')  # 添加y轴方向的网格ax_hsl.yaxis.tick_right()  # 将y轴的数值显示在右边ax_hsl.set_xlim(0, len(stock_data.index) - begin, 1)  # 设置x轴的范围ax_hsl.set_xticks(range(0, len(stock_data.index) - begin, 1))  # 设置x轴的刻度ax_hsl.axes.set_xticklabels(stock_data.week[begin:])for label in ax_hsl.xaxis.get_ticklabels():  # 设置x轴标签的字体大小label.set_fontsize(16)for label in ax_hsl.yaxis.get_ticklabels():  # 设置y轴标签的字体大小label.set_fontsize(40)# 4、绘制大资金折线图ax_dzj = fig.add_subplot(gs[2, 0])  # 在fig中添加网格的第一块，并返回一套坐标轴ax_dzj.plot(np.arange(0, len(stock_data.index) - begin),stock_data.mainBuy[begin:],  # 大资金流入的数据c='red',  # 折线颜色marker='o',  # 折线上点的形状markersize=2.6)  # 点的大小ax_dzj.plot(np.arange(0, len(stock_data.index) - begin),stock_data.mainSell[begin:],  # 大资金流出的数据c='green',  # 折线颜色marker='o',  # 折线上点的形状markersize=2.6)  # 点的大小dzj_zzt = ax_dzj.bar(np.arange(0, len(stock_data.index) - begin),stock_data.deal[begin:],color='white')ax_dzj.bar_label(dzj_zzt,labels=stock_data.cjePaiMing[begin:],label_type='edge',fontsize='28',fmt="%.f")ax_dzj.grid(axis='x', linestyle='-.')  # 添加x轴方向的网格ax_dzj.grid(axis='y', linestyle='-.')  # 添加y轴方向的网格ax_dzj.yaxis.tick_right()  # 将y轴的数值显示在右边ax_dzj.set_xlim(0, len(stock_data.index) - begin, 1)  # 设置x轴的范围ax_dzj.set_xticks(range(0, len(stock_data.index) - begin, 1))  # 设置x轴的刻度ax_dzj.axes.set_xticklabels(stock_data.week[begin:])for label in ax_dzj.xaxis.get_ticklabels():  # 设置x轴标签的字体大小label.set_fontsize(16)for label in ax_dzj.yaxis.get_ticklabels():  # 设置y轴标签的字体大小label.set_fontsize(40)# 5、输出日K图plt.savefig(dir_name + code + '.jpg')  # 保存图片def main():code = '000001'paint_dayk(code)if __name__ == '__main__':main()

生成的图形如下：

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