十四、OHLC K 线图

在 Matplotlib 教程中，我们将介绍如何在 Matplotlib 中创建开，高，低，关（OHLC）的 K 线图。 这些图表用于以精简形式显示时间序列股价信息。 为了实现它，我们首先需要导入一些模块：

  1. import matplotlib.ticker as mticker
  2. from matplotlib.finance import candlestick_ohlc

我们引入了ticker，允许我们修改图表底部的ticker信息。 然后我们从matplotlib.finance模块中引入candlestick_ohlc功能。

现在，我们需要组织我们的数据来和 matplotlib 协作。 如果你刚刚加入我们，我们得到的数据如下：

  1. stock_price_url = 'http://chartapi.finance.yahoo.com/instrument/1.0/'+stock+'/chartdata;type=quote;range=1m/csv'
  2. source_code = urllib.request.urlopen(stock_price_url).read().decode()
  3. stock_data = []
  4. split_source = source_code.split('\n')
  5. for line in split_source:
  6.     split_line = line.split(',')
  7.     if len(split_line) == 6:
  8.         if 'values' not in line and 'labels' not in line:
  9.             stock_data.append(line)
  12. date, closep, highp, lowp, openp, volume = np.loadtxt(stock_data,
  13.                                                       delimiter=',',
  14.                                                       unpack=True,
  15.                                                       converters={0: bytespdate2num('%Y%m%d')})

现在，我们需要构建一个 Python 列表，其中每个元素都是数据。 我们可以修改我们的loadtxt函数，使其不解构，但随后我们还是希望引用特定的数据点。 我们可以解决这个问题，但是我们最后可能只拥有两个单独的数据集。 为此，我们执行以下操作：

  1. x = 0
  2. y = len(date)
  3. ohlc = []
  5. while x < y:
  6.     append_me = date[x], openp[x], highp[x], lowp[x], closep[x], volume[x]
  7.     ohlc.append(append_me)
  8.     x+=1

有了这个，我们现在将 OHLC 数据列表存储到我们的变量ohlc。 现在我们可以这样绘制：

  1. candlestick_ohlc(ax1, ohlc)

图表应该是这样：

十四、OHLC K 线图 - 图1

不幸的是，x轴上的datetime数据不是日期戳的形式。 我们可以处理它：

  1. ax1.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d'))

此外，红/黑着色依我看不是最好的选择。 我们应该使用绿色表示上升和红色表示下降。 为此，我们可以：

  1. candlestick_ohlc(ax1, ohlc, width=0.4, colorup='#77d879', colordown='#db3f3f')

最后，我们可以将x标签设置为我们想要的数量，像这样：

  1. ax1.xaxis.set_major_locator(mticker.MaxNLocator(10))

现在，完整代码现在是这样：

  1. import matplotlib.pyplot as plt
  2. import matplotlib.dates as mdates
  3. import matplotlib.ticker as mticker
  4. from matplotlib.finance import candlestick_ohlc
  6. import numpy as np
  7. import urllib
  8. import datetime as dt
  11. def bytespdate2num(fmt, encoding='utf-8'):
  12.     strconverter = mdates.strpdate2num(fmt)
  13.     def bytesconverter(b):
  14.         s = b.decode(encoding)
  15.         return strconverter(s)
  16.     return bytesconverter
  19. def graph_data(stock):
  21.     fig = plt.figure()
  22.     ax1 = plt.subplot2grid((1,1), (0,0))
  24.     stock_price_url = 'http://chartapi.finance.yahoo.com/instrument/1.0/'+stock+'/chartdata;type=quote;range=1m/csv'
  25.     source_code = urllib.request.urlopen(stock_price_url).read().decode()
  26.     stock_data = []
  27.     split_source = source_code.split('\n')
  28.     for line in split_source:
  29.         split_line = line.split(',')
  30.         if len(split_line) == 6:
  31.             if 'values' not in line and 'labels' not in line:
  32.                 stock_data.append(line)
  35.     date, closep, highp, lowp, openp, volume = np.loadtxt(stock_data,
  36.                                                           delimiter=',',
  37.                                                           unpack=True,
  38.                                                           converters={0: bytespdate2num('%Y%m%d')})
  40.     x = 0
  41.     y = len(date)
  42.     ohlc = []
  44.     while x < y:
  45.         append_me = date[x], openp[x], highp[x], lowp[x], closep[x], volume[x]
  46.         ohlc.append(append_me)
  47.         x+=1
  50.     candlestick_ohlc(ax1, ohlc, width=0.4, colorup='#77d879', colordown='#db3f3f')
  52.     for label in ax1.xaxis.get_ticklabels():
  53.         label.set_rotation(45)
  55.     ax1.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d'))
  56.     ax1.xaxis.set_major_locator(mticker.MaxNLocator(10))
  57.     ax1.grid(True)
  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：

十四、OHLC K 线图 - 图2

还要注意，我们从前面的教程中删除了大部分ax1的修改。