matplotlib股票数据绘图

1. 03_Python 使用Matplotlib绘图

不知不觉，已经进入第12周了，Python数据分析的学习现今也已经进入了中后期，在继上周进行了Numpy的康威生命游戏的编写之后；紧接或饥着进行的学习就是利用Python的Matplotlib模块来练习绘图。 这次由于涉及到图像，所以衫嫌返引者陵用了一些丁烨老师的pdf的截图。主要是进行用Matplotlib模块来进行MATLAB能做的数据分析绘图工作，并结合Numpy和Matplotlib来做一个扫雷小游戏。

matplotlib官网

2. python matplotlib数据作图

一、使用numpy生成长度为100的等差序列作为自变量陵或迹，命名为x，并使用三角函数SiNx和cosx**2生成两个因变量，命名为y和Z。

3. matplotlib绘图入门详解

matplotlib是受MATLAB的启发构建的。MATLAB是数据绘图领域广泛使用的语言和工具。MATLAB语言是面向过程的。利用函数的调用，MATLAB中可以轻松的利用一行命令来绘制直线，然后再用一系列的函数调整结果。

matplotlib有一套完全仿照MATLAB的函数形式的绘图接口，在matplotlib.pyplot模块中。这套函数接口方便MATLAB用户过度到matplotlib包

官网： http://matplotlib.org/

学习方式：从官网examples入门学习

Figure：面板(图)，matplotlib中的所有图像都是位于figure对象中，一个图像只能有一个figure对象。

Subplot：子图，figure对象下创建一个或多个subplot对象(即axes)用于绘制图像。

axex: 设置坐标轴边界和表面的颜色、坐标刻度值大小和网格的显示
figure: 控制dpi、边界颜色、图形大小、和子区( subplot)设置
font: 字体集（font family）、字体大小和样式设置
grid: 设置网格颜色和线性
legend: 设置图例和其中的文本的显示
line: 设置线条（颜色、线型、宽度等）和标记
patch: 是填充2D空间的图形对象，如多边形和圆。控制线宽、颜色和抗锯齿设置等。
savefig: 可以对保存的图形进行单独设置。例如，设置渲染的文件的背景为白色。
verbose: 设置matplotlib在执行期间信息输出，如silent、helpful、debug和debug-annoying。
xticks和yticks: 为x,y轴的主刻度和次刻度设置颜色、大小、方向，以及标签大小。

如果这两种颜色不够用，还可以通过正禅两种其他方式来定义颜色值：

1、使用HTML十六进制字符串 color=’#123456’ 使用合法的HTML颜色名字（’red’,’chartreuse’等）。
2、也可以传入一个归一化到[0,1]的RGB元祖。 color=(0.3,0.3,0.4)

通过向如matplotlib.pyplot.axes()或者matplotlib.pyplot.subplot()这样的方法提供一个axisbg参数，可以指定坐标这的背景色。

subplot(111,axisbg=(0.1843,0.3098,0.3098)）

以下示例需要引入的库包括

plot时可以设置的激清散属性包括如下：

一个窗口多个图

属性设置同点图、线图中。明氏

属性设置同点图、线图中。

原文：
https://blog.csdn.net/luanpeng825485697/article/details/78508819

最后，给大家分享我收藏的几个不错的 github 项目，内容都还是不错的，如果觉得有帮助，可以顺便给个 star。

4. Python实操：手把手教你用Matplotlib把数据画出来

作者：迈克尔·贝耶勒（Michael Beyeler）

如需转载请联系华章 科技

如果已安装Anaconda Python版本，就已经安装好了可以使用的 Matplotlib。否则，可能要访问官网并从中获取安装说明：

http://matplotlib.org

正如使用np作为 NumPy 的缩写，我们将使用一些标准的缩写来表示 Matplotlib 的引入：

在本书中，plt接口会被频繁使用。

让我们创建第一个绘图。

假设想要画出正弦函数sin(x)的线性图。得到函数在x坐标轴上0≤x＜10内所有点的值。我们将使用 NumPy 中的 linspace 函数来在x坐标轴上创建一个从0到10的线性空间，以及100个采样点：

可以使用 NumPy 中的sin函数得到所有x点的值，并通过调用plt中的plot函数把结果画出来：

你亲自尝试了吗？发生了什么吗？有没有什么东西出现？

实际情况是，取决于你在哪里运行脚本，可能无法看到任何东西。有下面几种可能性：

1. 从.py脚本中绘图

如果从一个脚本中运行 Matplotlib，需要加上下面的这行调用：

在脚本末尾调用这个函数，你的绘图就会出现！

2. 从 IPython shell 中绘图

这实际上是交互式地执行Matplotlib最方便的方式。为了让绘图出现，需要在启动 IPython 后使用所谓的%matplotlib魔法命令。

接下来，无须每次调用plt.show()函数，所有的绘图将会自动出现。

3. 从 Jupyter Notebook 中绘图

如果你是从基于浏览器的 Jupyter Notebook 中看这段代码，需要使用同样的%matplotlib魔法命令。然而，也可以直接在notebook中嵌入图形，这会有两种输出选项：

在本书中，将会使用inline选项：

现在再次尝试一下：

上面的命令会得到下面的绘图输出结果：

如果想要把绘图保存下来留作以后使用，可以直接在 IPython 或者 Jupyter Notebook 使用下面的命令保存：

仅需要确保你使用了支持的文件后缀，比如.jpg、.png、.tif、.svg、.eps或者.pdf。

作为本章最后一个测试，让我们对外部数据集进行可视化，比如scikit-learn中的数字数据集。

为此，需要三个可视化工具：

那么开始引入这些包吧：

第一步是载入实际数据：

如果没记错的话，digits应该有两个不同的数据域：data域包含了真正的图像数据，target域包含了图像的标签。相对于相信我们的记此坦忆，我们还是应该对digits稍加 探索 。输入它的名字，添加一个点号，然后按Tab键：digits.<TAB>，这个操作将向我们展示digits也包含了一些其他的域，比如一个名为images的域。images和data这两个域，似乎简单从形状上就可以区分。

两种情况中，第一维对应的都是数据集中的图像数量。然而，data中所有像素都在一个大的向量中排列，而images保留了各个图像8×8的空间排列。

因此，如果想要绘制出一副单独的图像，使用images将更加合适。首先，使用NumPy的数组切片从数据集中获取一幅图像：

这里是从1797个元素的数组中获取了它的第一行数据，这行数据对应的是8×8=64个像素。下面就可以使用plt中的imshow函数来绘制这幅图手模像：

上面的命令得到下面的输出：

此外，这里也使用cmap参数指定了一个颜色映射。默认情况下，Matplotlib 使用MATLAB默认的颜色映射jet。然而，在灰度图像的情况下，gray颜色映射更有效。

最后，可以使用plt的subplot函数绘制全部数字的样例。subplot函数与MATLAB中的函数一样，需要指定行数、列数以及当前的子绘图索引（从1开始计算）。我们将使毕扒缓用for 循环在数据集中迭代出前十张图像，每张图像都分配到一个单独的子绘图中。

这会得到下面的输出结果：

关于作者：Michael Beyeler，华盛顿大学神经工程和数据科学专业的博士后，主攻仿生视觉计算模型，用以为盲人植入人工视网膜（仿生眼睛），改善盲人的视觉体验。 他的工作属于神经科学、计算机工程、计算机视觉和机器学习的交叉领域。同时他也是多个开源项目的积极贡献者。

本文摘编自《机器学习：使用OpenCV和Python进行智能图像处理》，经出版方授权发布。

5. Python量化教程：不得不学的K线图“代码复制可用”

不管是对量化分析师还是普通的投资者来说，K线图（蜡烛图）都是一种很经典、很重要的工具。在K线图中，它会绘制每天的最高价、最低价、开盘价和收盘价，这对于我们理解股票的趋势以及每天的多空对比很有帮助。

一般来说，我们会从各大券商平台获取K线图，但是这种情况下获得的K线图往往不能灵活调整，也不能适应复杂多变的生产需求。因此我们有必要学习一下如何使用Python绘制K线图。

需要说明的是，这里mpl_finance是原来的matplotlib.finance，但是现在独立出来了（而且好像没什么人维护更新了），我们将会使用它提供的方法来绘制K线图；tushare是用来在线获取股票数据的库；matplotlib.ticker中有个FuncFormatter()方法可以帮助我们调整坐标轴；matplotlib.pylab.date2num可以帮助我们将日期数据进行必要的转化。

我们以上证综指18年9月份以来的行情为例。

我们先使用mpl_finance绘制一下，看看是否一切正常。

可以看到，所有的节假日包括周末，在这里都会显示为空白，这对于我们图形的连续性非常不友好，因此我们要解决掉他们。

可以看到，空白问题完美解决，这里我们解释一下。由于matplotlib会将日期数据理解为 连续数据 ，而连续数据之间的间距是有意义的，所以非交易日即使没有数据，在坐标轴上还是会体现出来。连续多少个非交易日，在坐标轴上就对应了多少个小格子，但这些小格子上方并没有相应的蜡烛图。

明白了它的原理，我们就可以对症下药了。我们可以给横坐标（日期）传入连续的、固定间距的数据，先保证K线图的绘制是连续的；然后生成一个保存有正确日期数据的列表，接下来，我们根据坐标轴上的数据去取对应的正确的日期，并替换为坐标轴上的标签即可。

上边format_date函数就是这个作用。由于前边我们给dates列生成了从0开始的序列连续数据，因此我们可以直接把它当作索引，从真正的日期列表里去取对应的数据。在这里我们要使用matplotlib.ticker.FuncFormattter()方法，它允许我们指定一个格式化坐标轴标签的函数，在这个函数里，我们需要接受坐标轴的值以及位置，并返回自定义的标签。

你学会了吗？

当然，一个完整的K线图到这里并没有结束，后边我们会考虑加入均线、成交量等元素，感兴趣的同学欢迎关注哦！

6. Matplotlib 绘制直方图、散点图

直方图可以帮助我们直观地发现数据在不同区间的分布和集中情况。高团轿下或运面，我们就先来学习一下 Matplotlib 直方图的绘制~

首先，导入工具包并执行魔法指令：

绘制直方图，除了需要传递数据之外，还需要我们设置一个 bins ，即区间的划分：

绘制结果：

此外，我们还可以在一张图中绘制两组数据的直方图，可以进行对比分析：

这里除了使用 plt.legend(loc='best') 添加了图注之外，在 plt.hist 绘制直方图时，我们设置了透明度 alpha=0.6 ，这样重叠的区间也可区分出两组数据了~

使用 plt.scatter 即可绘制散点图：

其中数据集 x1 x2 x3 都是二维的矩阵，在绘制散点图时我们将第一个维度的值作为横坐标，第二个维度的值作为戚肆纵坐标。

绘制结果：

上述，无论是散点图还是直方图，在一个坐标系绘制多组数据时， Matplotlib 都会自动为我们指定颜色，还是很方便的。我们只需要添加图注即可~

下面，我们来给散点图标注点的坐标~首先，绘制一个简单的散点图：

绘制结果：

使用 annotate 在坐标系中添加注释：

7. 标普100案例分析 —— 带着Python玩金融（5）

本文将带着你使用Python对标普100数据进行简单的分析，你会学到：

标准普尔100指数 用来衡量大公司的股票表现，它由多个行业的100家主要公司构成。2017年标普100在各行业的比例如下图所示。

本文将要分析的数据如下表所示，它由四列数据构成，分别是公司名（Name），行业（Sector），股价（Price）和每股盈余（EPS）。

我们将这四列数据分别存储在四个Python列表中。

先来用切片的方法观察下数据。比如查看前四家公司的名称。

或者输出最后一家公司的所有信息。

市盈率 （衫好余Price to Earnings ratio），也或滚称股价收益比率，由股价除以每年度每股盈余（EPS）得到，它是用来衡量股价水平是否合理的指标之一。

为了方便计算市盈率，我们首先将数据从Python列表类型转换为NumPy数组。

NumPy数组的优势是它可以直接对数组进行运算，袜哗而这一点Python列表是做不到的。比如计算市盈率 pe ，我们可以直接将数组 prices 除以数组 earnings 。

接下来我们就具体行业来进行分析，比如对于IT行业，我们首先需要筛选出哪些公司属于这一行业。

用同样的方法，筛选出必需消费品行业的公司和市盈率。

筛选出IT和必需消费品行业的数据后，我们来计算这两个行业市盈率的均值和标准差。

首先用散点图来观察这两个行业中每一家公司的市盈率。这里使用Python中常用的绘图工具包 matplotlib 。

我们注意到，上图的右上角有一IT公司的市盈率特别高。若某股票的市盈率高于同类股票，往往意味着该股有较高的增长预期。所以让我们进一步来观察IT行业的市盈率分布，在这里直方图可以用来查看数据的分布情况。

现在可以更直观的看到在直方图的右侧有一离群值，它具有很高的市盈率。我们可以使用布尔索引找到这家市盈率很高的公司。

注：本文是 DataCamp 课程 Intro to Python for Finance 的学习笔记。