成为华尔街金融巨鳄第四课：Matplotlib从入门到放弃

# 导包
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 默认情况下，mpl不支持中文，我们需要进行一下设置
mpl.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

一、入门

plt.plot([1,2,3,4],[2,3,1,7],'*-.r') # 绘图函数（折线图）两个参数x,y（list或数组），第三个参数决定图像样式（自行探索）
plt.show() # 显示函数

二、深入

调用show之前的所有plot的图像会在同一张图中显示出来

plt.plot([1,2,3,4],[2,3,1,7],'*-.r')
plt.plot([1,2,3,4],[3,5,1,0],'o-b')
plt.show() # 显示函数

常见的图像标注函数

plt.plot([1,2,3,4],[2,3,1,7],'*-.r',label='LINE A') #label设置图例
plt.plot([1,2,3,7],[3,5,1,0],'o-b',label='LINE B')
# 设置图像标题
plt.title("测试标题")# 设置x轴
plt.xlabel("测试X轴")# 设置y轴
plt.ylabel("测试Y轴")# 设置x轴范围
plt.xlim(0,10)# 设置y轴范围
plt.ylim(0,8)# 设置x轴刻度(可传列表可传数组)
plt.xticks(np.arange(0,10,2))# 设置y轴刻度(第二个参数可将对应的刻度换成指定的形式)
plt.yticks([0,1,3,5,7],['a','b','c','d','e'])# 显示图例
plt.legend()plt.show()

三、和pandas一起搞

import pandas as pd

# 参数parse_dates=True将所有能用时间对象表示的列统统转为时间对象
df = pd.read_csv('maotai.csv',index_col=0,thousands=',',parse_dates=True)[['开盘','收盘','高','低']]
df

	开盘	收盘	高	低
日期
2021-11-12	1778.00	1773.78	1785.05	1767.00
2021-11-11	1752.93	1769.60	1769.60	1741.50
2021-11-10	1790.01	1753.99	1795.00	1735.00
2021-11-09	1819.98	1790.01	1827.87	1782.00
2021-11-08	1820.00	1820.10	1830.80	1802.05
...	...	...	...	...
2020-11-18	1715.00	1693.65	1720.53	1683.16
2020-11-17	1740.00	1715.80	1742.35	1701.07
2020-11-16	1711.00	1730.05	1730.05	1697.26
2020-11-13	1724.00	1705.00	1728.88	1691.00
2020-11-12	1730.01	1734.79	1750.00	1722.27

244 rows × 4 columns

DataFrame支持直接绘图

df.plot()
plt.show()

作业：

使用Matplotlib模块在一个窗口中绘制数学函数y=x，y=x^2，y=x3+5x^2+2x+1的图像，使用不同颜色的线加以区别，并使用图例说明各个线代表什么函数。

我的答案

x=np.linspace(-10,10,10000)
plt.plot(x,x,'-r',label="y=x")
plt.plot(x,x**2,':b',label="y=x^2")
plt.plot(x,3*x**3+5*x**2+2*x+1,'-.y',label="y=3x^3+5x^2+2x+1")
plt.legend()
plt.show()

标准答案

x = np.linspace(-1000,1000,100000)
y1 = x.copy()
y2 = x**2
y3 = 3*x**3+5*x**2+2*x+1
plt.plot(x,y1,color='red',label='y=x')
plt.plot(x,y2,color='green',label='y=x^2')
plt.plot(x,y3,color='blue',label='y=3*x^3+5x^2+2x+1')
plt.xlim(-1000,1000)
plt.ylim(-1000,1000)
plt.legend()
plt.show()

四、Matplotlib画布与子图

提问：如何用一个show画出两张图

# 创建画布
fig = plt.figure()
# 在画布上创建子图 参数221的意思：将画布分成2行2列，该子图占第1个格子
ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)
ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)
# 在子图上画图
ax1.plot([1,2,3,4],[4,3,2,1])
plt.show()

五、柱状图与饼图

### 柱状图两个参数 第一个参数是柱子中心的位置
plt.bar([0,1,2,4],[5,6,7,8])
plt.show()

#
data = [62,48,56,100]
labels = ['Jan','Feb','Mar','Apr']plt.bar(np.arange(len(data)),data,color='red',width=0.3)
plt.xticks(np.arange(len(data)),labels)
plt.show()

### 饼图 autopct填入格式化字符串，表示饼图上的数据以指定形式出现,explode表示各个板块突出相对于中心多少
plt.pie([10,20,30,40],labels=['a','b','c','d'],autopct="%.2f%%",explode=[0,0.1,0,0.1])
plt.show()

六、绘制K线图

matplotlib.finanace中提供了大量绘制金融相关图的函数接口

绘制K线图：matplotlib.finanace.candlestick_ochl函数

完蛋了，家人们！这个包没了！！

终端输入 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --upgrade mpl_finance

更新完毕后，再输入pip install --upgrade mplfinance

更新一下，把包找回来，按照下面的方式导入

import mpl_finance as fin
mpl.use('Qt5Agg')#必须显式指明matplotlib的后端
from matplotlib.dates import date2num

df

	开盘	收盘	高	低
日期
2021-11-12	1778.00	1773.78	1785.05	1767.00
2021-11-11	1752.93	1769.60	1769.60	1741.50
2021-11-10	1790.01	1753.99	1795.00	1735.00
2021-11-09	1819.98	1790.01	1827.87	1782.00
2021-11-08	1820.00	1820.10	1830.80	1802.05
...	...	...	...	...
2020-11-18	1715.00	1693.65	1720.53	1683.16
2020-11-17	1740.00	1715.80	1742.35	1701.07
2020-11-16	1711.00	1730.05	1730.05	1697.26
2020-11-13	1724.00	1705.00	1728.88	1691.00
2020-11-12	1730.01	1734.79	1750.00	1722.27

244 rows × 4 columns

# data2num将pythondatetime对象转换成数组
df['time']=date2num(df.index.to_pydatetime())
df

	开盘	收盘	高	低	time
日期
2021-11-12	1778.00	1773.78	1785.05	1767.00	18943.0
2021-11-11	1752.93	1769.60	1769.60	1741.50	18942.0
2021-11-10	1790.01	1753.99	1795.00	1735.00	18941.0
2021-11-09	1819.98	1790.01	1827.87	1782.00	18940.0
2021-11-08	1820.00	1820.10	1830.80	1802.05	18939.0
...	...	...	...	...	...
2020-11-18	1715.00	1693.65	1720.53	1683.16	18584.0
2020-11-17	1740.00	1715.80	1742.35	1701.07	18583.0
2020-11-16	1711.00	1730.05	1730.05	1697.26	18582.0
2020-11-13	1724.00	1705.00	1728.88	1691.00	18579.0
2020-11-12	1730.01	1734.79	1750.00	1722.27	18578.0

244 rows × 5 columns

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
# np.asarray(df)
arr = df[['time','开盘','收盘','高','低']].values
fin.candlestick_ochl(ax,arr)
fig.show()

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

fin.candlestick_ochl(ax,arr) ax为子图，表示在该子图上作K线图，arr传入数组对象，共5组数据分别为时间、开盘数据、收盘数据、最高、最低，即对应o（open）c（close）h（high）l（low）

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