快速绘制K线图

Pandas是金融领域非常好用且高效的数据分析与处理模块。

import plotly as py
import  plotly.graph_objs as go
pyplt=py.offline.plot
import pandas as pd
df=pd.read_csv(r'C:/Users/daasda/Desktop/py语言/《基于plotly的动态可视化绘图》数据/Chapter05/dat/appl.csv',index_col=['date'],parse_dates=['date'])
trace=go.Ohlc(x=df.index,open=df.open,high=df.high,low=df.low,close=df.close
)
data=[trace]
pyplt(data,filename=r'OHLC(美国线)图.html')

结果：

快速绘制蜡烛图

import plotly as py
import  plotly.graph_objs as go
pyplt=py.offline.plot
import pandas as pd
df=pd.read_csv(r'C:/Users/daasda/Desktop/py语言/《基于plotly的动态可视化绘图》数据/Chapter05/dat/appl.csv',index_col=['date'],parse_dates=['date'])
trace=go.Candlestick(x=df.index,open=df.open,high=df.high,low=df.low,close=df.close
)
data=[trace]
pyplt(data,filename=r'蜡烛图.html')

结果：

以上两种函数虽然效果不错，但是却有一个致命的缺陷，那就是绘图结果中包含了所有的日期信息，包括非交易日。

K线图的优化

过滤非交易时间

这属于对X轴进行操作，需要在布局管理中进行。

import plotly as py
import  plotly.graph_objs as go
pyplt=py.offline.plot
import pandas as pd
df=pd.read_csv(r'C:/Users/daasda/Desktop/py语言/《基于plotly的动态可视化绘图》数据/Chapter05/dat/appl.csv',index_col=['date'],parse_dates=['date'])
trace=go.Ohlc(x=df.index,open=df.open,high=df.high,low=df.low,close=df.close
)
data=[trace]
layout=go.Layout(xaxis=go.XAxis(autorange=True,mirror='all',gridcolor='rgb(180,180,180)',showline=True,#画出x轴showgrid=True,tickangle=-60,categoryorder="category ascending",type='category'),#把x轴的元素看成是分类的元素，并对其进行升序排序yaxis=go.YAxis(autorange=True,gridcolor='rgb(180,180,180)'))fig=go.Figure(data=data,layout=layout)
pyplt(fig,filename=r'K线图优化(过滤非交易时间).html')

注：最重要的代码categoryorder="category ascending", type='category'意思是把x轴的元素看成分类的元素，并对其进行升序排序。既然元素的属性为类别，不是时间，那么就不存在过滤非交易时间的问题了。
结果：

设置颜色、形状、注释


import plotly as py
import plotly.graph_objs as go
import pandas as pdfig = go.Figure()# -------------pre def
pyplt = py.offline.plotdf=pd.read_csv(r'C:/Users/daasda/Desktop/py语言/《基于plotly的动态可视化绘图》数据/Chapter05/dat/appl.csv',index_col=['date'],parse_dates=['date'])trace = go.Candlestick(x=df.index,open=df.open,high=df.high,low=df.low,close=df.close,increasing=dict(line=dict(color='#FF0000')),decreasing=dict(line=dict(color='#0C05F9')))
data = [trace]
layout=go.Layout({'xaxis': {'showline': True,  # 画出 X 轴那条线'tickangle': -60,'categoryorder': "category ascending",'type': 'category'},'title': '苹果公司K线图','yaxis': {'title': '股票价格'},'shapes': [{'x0': '2016-08-22', 'x1': '2016-10-05','y0': 0, 'y1': 1, 'xref': 'x', 'yref': 'paper','line': {'color': 'rgb(30,30,30)', 'width': 2}}],'annotations': [{'x': '2016-09-12', 'y': 0.05, 'xref': 'x', 'yref': 'paper','showarrow': True, 'xanchor': 'left','text': '区间最低价'}]
})
fig=go.Figure(data=data,layout=layout)
pyplt(fig, filename=r'设置了颜色等的蜡烛图.html')

结果：

＜金融绘图＞学习笔记相关推荐

第二行代码学习笔记——第六章:数据储存全方案——详解持久化技术
本章要点任何一个应用程序,总是不停的和数据打交道. 瞬时数据:指储存在内存当中,有可能因为程序关闭或其他原因导致内存被回收而丢失的数据. 数据持久化技术,为了解决关键性数据的丢失. 6.1 持久化技 ...
第一行代码学习笔记第二章——探究活动
知识点目录 2.1 活动是什么 2.2 活动的基本用法 2.2.1 手动创建活动 2.2.2 创建和加载布局 2.2.3 在AndroidManifest文件中注册 2.2.4 在活动中使用Toast ...
第一行代码学习笔记第八章——运用手机多媒体
知识点目录 8.1 将程序运行到手机上 8.2 使用通知 * 8.2.1 通知的基本使用 * 8.2.2 通知的进阶技巧 * 8.2.3 通知的高级功能 8.3 调用摄像头和相册 * 8.3.1 调用 ...
第一行代码学习笔记第六章——详解持久化技术
知识点目录 6.1 持久化技术简介 6.2 文件存储 * 6.2.1 将数据存储到文件中 * 6.2.2 从文件中读取数据 6.3 SharedPreferences存储 * 6.3.1 将数据存储到 ...
第一行代码学习笔记第三章——UI开发的点点滴滴
知识点目录 3.1 如何编写程序界面 3.2 常用控件的使用方法 * 3.2.1 TextView * 3.2.2 Button * 3.2.3 EditText * 3.2.4 ImageView ...
第一行代码学习笔记第十章——探究服务
知识点目录 10.1 服务是什么 10.2 Android多线程编程 * 10.2.1 线程的基本用法 * 10.2.2 在子线程中更新UI * 10.2.3 解析异步消息处理机制 * 10.2.4 ...
第一行代码学习笔记第七章——探究内容提供器
知识点目录 7.1 内容提供器简介 7.2 运行权限 * 7.2.1 Android权限机制详解 * 7.2.2 在程序运行时申请权限 7.3 访问其他程序中的数据 * 7.3.1 ContentRe ...
第一行代码学习笔记第五章——详解广播机制
知识点目录 5.1 广播机制 5.2 接收系统广播 * 5.2.1 动态注册监听网络变化 * 5.2.2 静态注册实现开机广播 5.3 发送自定义广播 * 5.3.1 发送标准广播 * 5.3.2 发 ...
第一行代码学习笔记第九章——使用网络技术
知识点目录 9.1 WebView的用法 9.2 使用HTTP协议访问网络 * 9.2.1 使用HttpURLConnection * 9.2.2 使用OkHttp 9.3 解析XML格式数据 * 9 ...
安卓教程----第一行代码学习笔记
安卓概述系统架构 Linux内核层,还包括各种底层驱动,如相机驱动.电源驱动等系统运行库层,包含一些c/c++的库,如浏览器内核webkit.SQLlite.3D绘图openGL.用于java运行 ...

＜金融绘图＞学习笔记

目录