/usr/bin/env python2#coding=utf-83importpandasaspd4importmatplotlib.pyplotasplt5from mpl_financeimportcandlestick_ochl6#从文件里得到数据7df=pd.read_csv('D:/stockData/ch6/600895.csv',encoding='gbk')8#设置图的位置9fig=plt.figure()10ax=fig.subplot(111)11#调用方法,绘制K线图12candlestick_ochl...
stock_data.index.name='时间'#日期为索引列#将数据按日期这一列排序(保证后续计算收益率的正确性)stock_data=stock_data.sort_values(by='时间')# 打印数据的前5行#print(stock_data.head())stock_data['成交量'].plot(grid=True,color='red',label='volume',figsize = (16,16)) plt.title('2021-2...
mpf.candlestick2_ochl(ax,data['open'],data['close'],data['high'],data['low'],width=0.5,colorup='r',colordown='g',alpha=0.6)ax.set_xticks(range(0,len(data.index),10))ax.plot(sma_10,label='10 日均线')ax.plot(sma_30,label='30 日均线')global stock_name ax.set_title("{0}K...
项目代码：stock.py# stock.pyimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport csvfrom datetime import datetime# 设置中文字体plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 1. 读取 CSV 文件dates = []open_prices = []high_prices = []low...
stock(.1, .2, theta, 1.2) + noise # y轴# 创建大小为6x5的主容器fig = plt.figure(figsize=(6, 5))plt.subplots_adjust(bottom = 0., left = 0, top = 1., right = 1)# 创建第一个轴，左上角的图用绿色的图sub1 = fig.add_subplot(2,2,1) # 两行两列，第一单元格sub1.plot(...
data=pd.read_csv('stock_data.csv') 1. 创建交互式股票图 接下来,我们可以使用Matplotlib创建交互式股票图了。Matplotlib提供了非常丰富的函数和方法,可以绘制各种类型的图表。在这里,我们使用plot函数创建线图,并设置x轴和y轴的标签。 fig,ax=plt.subplots()ax.plot(data['Date'],data['Close'])ax.set(xla...
["Low"].values, width=0.75, colorup='red',alpha=0.5, colordown='green') 35 #绘制三条组线 36 stockDf['up'].plot(color="green",label='上唇线') 37 stockDf['down'].plot(color="red",label='牙齿线') 38 stockDf['mid'].plot(color="blue",label='下颚线') 39 ax.set_ylabel("...
# Number of ms between each frame repeat=True) return fig, anim # Example usage: stock_files = ['./data/nvidia.csv', './data/intel.csv', './data/amd.csv'] fig, anim = create_multi_stock_animation(stock_files) anim.save('./outputs/stock_prices.mp4', writer='ffmpeg', fps=60)...
plot(stock.index,stock.close,label = '399106') for label in ax1.xaxis.get_ticklabels(): label.set_rotation(45) #转动x轴标签45° ax1.grid(True) #, color='g', linestyle='-', linewidth=5) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Price') plt.title('Subplot') plt.legend() #plt.subplots...
4. **绘制图形**:使用 `plt.plot()` 或其他绘图函数(如 `plt.scatter()`、`plt.bar()` 等)在图表上绘制数据。 5. **设置图表属性**:通过 `plt.title()`、`plt.xlabel()`、`plt.ylabel()` 等函数设置图表的标题、轴标签等属性。 6. **显示图表**:最后,使用 `plt.show()` 函数显示图表。