十三、边框和水平线条

欢迎阅读另一个定制教程，在这里我们使用 Matplotlib 讨论边框和水平线条。 有时候你可能想做的事情是改变边框的颜色，或者甚至完全删除它们。

图形的边框基本上是图形的边界，其中有刻度线等东西。为了改变边框的颜色，你可以做一些类似这样的事情：

  1. ax1.spines['left'].set_color('c')

在这里，我们引用了我们的边框字典，表示我们要调整左边框，然后我们使用set_color方法将颜色设置为'c'，它是青色。

如果我们想删除所有边框怎么办？ 我们可以这样做：

  1. ax1.spines['right'].set_visible(False)
  2. ax1.spines['top'].set_visible(False)

这是非常类似的代码，删除了右边框和上边框。

很难看到我们修改了左边框的颜色，所以让我们通过修改线宽来使它变得很明显：

  1. ax1.spines['left'].set_linewidth(5)

现在，左边框变成了非常粗也非常显眼的青色。 最后，如果我们想修改刻度参数怎么办？ 假如不想要黑色的日期，我们想要一些橙色的日期？ 没问题！

  1. ax1.tick_params(axis='x', colors='#f06215')

现在我们的日期是橙色了！ 接下来，让我们来看看我们如何绘制一条水平线。 你当然可以将你创建的一组新数据绘制成一条水平线，但你不需要这样做。 你可以：

  1. ax1.axhline(closep[0], color='k', linewidth=5)

所以在这里，我们的整个代码是：

  1. import matplotlib.pyplot as plt
  2. import numpy as np
  3. import urllib
  4. import datetime as dt
  5. import matplotlib.dates as mdates
  7. def bytespdate2num(fmt, encoding='utf-8'):
  8.     strconverter = mdates.strpdate2num(fmt)
  9.     def bytesconverter(b):
  10.         s = b.decode(encoding)
  11.         return strconverter(s)
  12.     return bytesconverter
  15. def graph_data(stock):
  17.     fig = plt.figure()
  18.     ax1 = plt.subplot2grid((1,1), (0,0))
  20.     stock_price_url = 'http://chartapi.finance.yahoo.com/instrument/1.0/'+stock+'/chartdata;type=quote;range=10y/csv'
  21.     source_code = urllib.request.urlopen(stock_price_url).read().decode()
  22.     stock_data = []
  23.     split_source = source_code.split('\n')
  24.     for line in split_source:
  25.         split_line = line.split(',')
  26.         if len(split_line) == 6:
  27.             if 'values' not in line and 'labels' not in line:
  28.                 stock_data.append(line)
  31.     date, closep, highp, lowp, openp, volume = np.loadtxt(stock_data,
  32.                                                           delimiter=',',
  33.                                                           unpack=True,
  34.                                                           converters={0: bytespdate2num('%Y%m%d')})
  36.     ax1.plot_date(date, closep,'-', label='Price')
  37.     ax1.plot([],[],linewidth=5, label='loss', color='r',alpha=0.5)
  38.     ax1.plot([],[],linewidth=5, label='gain', color='g',alpha=0.5)
  39.     ax1.axhline(closep[0], color='k', linewidth=5)
  40.     ax1.fill_between(date, closep, closep[0],where=(closep > closep[0]), facecolor='g', alpha=0.5)
  41.     ax1.fill_between(date, closep, closep[0],where=(closep < closep[0]), facecolor='r', alpha=0.5)
  43.     for label in ax1.xaxis.get_ticklabels():
  44.         label.set_rotation(45)
  45.     ax1.grid(True)
  46.     #ax1.xaxis.label.set_color('c')
  47.     #ax1.yaxis.label.set_color('r')
  48.     ax1.set_yticks([0,25,50,75])
  50.     ax1.spines['left'].set_color('c')
  51.     ax1.spines['right'].set_visible(False)
  52.     ax1.spines['top'].set_visible(False)
  53.     ax1.spines['left'].set_linewidth(5)
  55.     ax1.tick_params(axis='x', colors='#f06215')
  60.     plt.xlabel('Date')
  61.     plt.ylabel('Price')
  62.     plt.title(stock)
  63.     plt.legend()
  64.     plt.subplots_adjust(left=0.09, bottom=0.20, right=0.94, top=0.90, wspace=0.2, hspace=0)
  65.     plt.show()
  68. graph_data('ebay')

结果为：

十三、边框和水平线条 - 图1