用 Python / Matplotlib 画出来的股票 K线图 (二)
用 Python / Matplotlib 画出来的股票 K线图 (二)
发布时间： 4:51:44
编辑：www.fx114.net
本篇文章主要介绍了"用 Python / Matplotlib 画出来的股票 K线图 (二) "，主要涉及到用 Python / Matplotlib 画出来的股票 K线图 (二) 方面的内容，对于用 Python / Matplotlib 画出来的股票 K线图 (二) 感兴趣的同学可以参考一下。
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---- 上一版的改进，双股同列 + 无数细小改进，如下图。dpi= 300。明的一条是个股走势，暗的是同期的指数走势。这大概是近期最强的一只。
---- 要想培养对走势的感觉，采用固定比例尺的图形是必须的。一般股票软件里的图形都为显示方便而做了变形处理，用处不大。
---- 图形感觉差不多了，告一段落。接下来的目标是 股本结构、历史分配、行业板块、股东研究 这些信息，还包括个股资讯。实时的数据仍然暂时不碰。
---- 源码贴出来。因为 Matplotlib 还不支持 Python3, 所以单写了一个 Python2 脚本。注意绘图数据是用 pickle file 传递的。
［补记：我决定放弃线性坐标了。这个脚本只支持对数坐标。］
1 # -*- coding: utf-8 -*-
3 import os
4 import sys
5 import pickle
6 import math
7 import datetime
8 import matplotlib
10 matplotlib.use("WXAgg", warn=True)
# 这个要紧跟在 import matplotlib 之后，而且必须安装了 wxpython 2.8 才行。
12 import matplotlib.pyplot as pyplot
13 import matplotlib.font_manager as font_manager
15 import numpy
16 from matplotlib.ticker import FixedLocator, MultipleLocator, FuncFormatter, NullFormatter
20 __font_properties__=font_manager.FontProperties(fname='/usr/share/fonts/truetype/wqy/wqy-zenhei.ttc')
21 __color_lightsalmon__= '#ffa07a'
22 __color_pink__= '#ffc0cb'
23 __color_navy__= '#000080'
30 def Plot(pfile, figpath):
pfile 指明存放绘图数据的 pickle file，figpath 指定图片需存放的路径
fileobj= open(name=pfile, mode='rb')
pdata= pickle.load(fileobj)
fileobj.close()
os.remove(pfile)
计算图片的尺寸（单位英寸）
注意：Python2 里面， "1 / 10" 结果是 0, 必须写成 "1.0 / 10" 才会得到 0.1
#==================================================================================================================================================
length= len(pdata[u'日期'])
# 所有数据的长度，就是天数
open_price_pri= pdata[u'开盘'][0] # int 类型
open_price_sec= pdata[u'开盘二'][0]
highest_price_pri= max( [phigh for phigh in pdata[u'最高'] if phigh != None] )
# 第一个行情的最高价
highest_price_sec= max( [phigh for phigh in pdata[u'最高二'] if phigh != None] )
# 第二个行情的最高价
highest_price= max(highest_price_pri, highest_price_sec*open_price_pri/open_price_sec)
# 以第一个行情为基准修正出的总最高价
lowest_price_pri= min( [plow for plow in pdata[u'最低'] if plow != None] )
lowest_price_sec= min( [plow for plow in pdata[u'最低二'] if plow != None] )
lowest_price= min(lowest_price_pri, lowest_price_sec*open_price_pri/open_price_sec) # 以第一个行情为基准修正出的总最低价
yhighlim_price= int(highest_price * 1.1)
# K线子图 Y 轴最大坐标
ylowlim_price=
int(lowest_price / 1.1)
# K线子图 Y 轴最小坐标
xfactor= 10.0/230.0 # 一条 K 线的宽度在 X 轴上所占距离（英寸）
yfactor= 0.3
# Y 轴上每一个距离单位的长度（英寸），这个单位距离是线性坐标和对数坐标通用的
expbase= 1.1
# 底数，取得小一点，比较接近 1。股价 3 元到 4 元之间有大约 3 个单位距离
# XXX: 价格在 Y 轴上的 &份数&。注意，虽然最高与最低价是以第一个行情为基准修正出来的，但其中包含的倍数因子对结果无影响，即:
log(base, num1) - log(base, num2) ==
log(base, num1/num2) ==
log(base, k*num1/k*num2) ==
log(base, k*num1) - log(base, k*num2)
# ，这是对数运算的性质。
ymulti_price= math.log(yhighlim_price, expbase) - math.log(ylowlim_price, expbase)
ymulti_vol= 3.0
# 成交量部分在 Y 轴所占的 &份数&
ymulti_top= 1.2
# 顶部空白区域在 Y 轴所占的 &份数&
ymulti_bot= 1.2
# 底部空白区域在 Y 轴所占的 &份数&
xmulti_left= 12.0
# 左侧空白区域所占的 &份数&
xmulti_right= 12.0
# 右侧空白区域所占的 &份数&
xmulti_all= length + xmulti_left + xmulti_right
xlen_fig= xmulti_all * xfactor
# 整个 Figure 的宽度
ymulti_all= ymulti_price + ymulti_vol + ymulti_top + ymulti_bot
ylen_fig= ymulti_all * yfactor
# 整个 Figure 的高度
rect_1= (xmulti_left/xmulti_all, (ymulti_bot+ymulti_vol)/ymulti_all, length/xmulti_all, ymulti_price/ymulti_all)
# K线图部分
rect_2= (xmulti_left/xmulti_all, ymulti_bot/ymulti_all, length/xmulti_all, ymulti_vol/ymulti_all)
# 成交量部分
建立 Figure 对象
#==================================================================================================================================================
figfacecolor= __color_pink__
figedgecolor= __color_navy__
figdpi= 300
figlinewidth= 1.0
figobj= pyplot.figure(figsize=(xlen_fig, ylen_fig), dpi=figdpi, facecolor=figfacecolor, edgecolor=figedgecolor, linewidth=figlinewidth) # Figure 对象
101
# 整个 figure 的标题
103
title_pri= (pdata[u'代码'] + ' ' if u'代码' in pdata else '') + pdata[u'简称']
104
title_sec= (pdata[u'代码二'] + '
' if u'代码二' in pdata else '') + pdata[u'简称二']
105
figobj.suptitle(title_pri + ' / ' + title_sec, fontsize=12, fontproperties=__font_properties__)
107
#==================================================================================================================================================
111
#==================================================================================================================================================
112
XXX: 第一只：成交量部分
114
#==================================================================================================================================================
116
#==================================================================================================================================================
117
第一只：添加 Axes 对象
119
#==================================================================================================================================================
120
axes_2= figobj.add_axes(rect_2, axis_bgcolor='black')
121
axes_2.set_axisbelow(True)
# 网格线放在底层
122
第一只：改变坐标线的颜色
124
#==================================================================================================================================================
125
for child in axes_2.get_children():
126
if isinstance(child, matplotlib.spines.Spine):
127
child.set_color('lightblue')
128
第一只：得到 X 轴 和 Y 轴 的两个 Axis 对象
130
#==================================================================================================================================================
131
xaxis_2= axes_2.get_xaxis()
132
yaxis_2= axes_2.get_yaxis()
133
第一只：设置两个坐标轴上的 grid
135
#==================================================================================================================================================
136
xaxis_2.grid(True, 'major', color='0.3', linestyle='solid', linewidth=0.2)
137
xaxis_2.grid(True, 'minor', color='0.3', linestyle='dotted', linewidth=0.1)
138
yaxis_2.grid(True, 'major', color='0.3', linestyle='solid', linewidth=0.2)
140
yaxis_2.grid(True, 'minor', color='0.3', linestyle='dotted', linewidth=0.1)
141
#==================================================================================================================================================
145
第一只：成交量绘图
146
#==================================================================================================================================================
147
xindex= numpy.arange(length)
# X 轴上的 index，一个辅助数据
148
zipoc= zip(pdata[u'开盘'], pdata[u'收盘'])
150
numpy.array( [ True if po & pc and po != None else False for po, pc in zipoc] )
# 标示出该天股价日内上涨的一个序列
151
down= numpy.array( [ True if po & pc and po != None else False for po, pc in zipoc] )
# 标示出该天股价日内下跌的一个序列
152
side= numpy.array( [ True if po == pc and po != None else False for po, pc in zipoc] )
# 标示出该天股价日内走平的一个序列
153
if u'成交额' in pdata:
157
volume= pdata[u'成交额']
158
volume= pdata[u'成交量']
160
rarray_vol= numpy.array(volume)
162
volzeros= numpy.zeros(length)
# 辅助数据
163
# XXX: 如果 up/down/side 各项全部为 False，那么 vlines() 会报错。
165
if True in up:
166
axes_2.vlines(xindex[up], volzeros[up], rarray_vol[up], edgecolor='red', linewidth=3.0, label='_nolegend_')
167
if True in down:
168
axes_2.vlines(xindex[down], volzeros[down], rarray_vol[down], edgecolor='green', linewidth=3.0, label='_nolegend_')
169
if True in side:
170
axes_2.vlines(xindex[side], volzeros[side], rarray_vol[side], edgecolor='0.7', linewidth=3.0, label='_nolegend_')
171
第一只：设定 X 轴坐标的范围
175
#==================================================================================================================================================
176
axes_2.set_xlim(-1, length)
177
第一只：设定 X 轴上的坐标
181
#==================================================================================================================================================
182
datelist= [ datetime.date(int(ys), int(ms), int(ds)) for ys, ms, ds in [ dstr.split('-') for dstr in pdata[u'日期'] ] ]
183
# 确定 X 轴的 MajorLocator
185
mdindex= [] # 每个月第一个交易日在所有日期列表中的 index
186
years= set([d.year for d in datelist])
# 所有的交易年份
187
for y in sorted(years):
months= set([d.month for d in datelist if d.year == y])
# 当年所有的交易月份
190
for m in sorted(months):
191
monthday= min([dt for dt in datelist if dt.year==y and dt.month==m])
# 当月的第一个交易日
192
mdindex.append(datelist.index(monthday))
193
xMajorLocator= FixedLocator(numpy.array(mdindex))
195
# 第一只：确定 X 轴的 MinorLocator
197
wdindex= {} # value: 每周第一个交易日在所有日期列表中的 key: 当周的序号 week number（当周是第几周）
198
for d in datelist:
200
isoyear, weekno= d.isocalendar()[0:2]
201
dmark= isoyear*100 + weekno
202
if dmark not in wdindex:
203
wdindex[dmark]= datelist.index(d)
204
xMinorLocator= FixedLocator(numpy.array( sorted(wdindex.values()) ))
206
# 第一只：确定 X 轴的 MajorFormatter 和 MinorFormatter
208
def x_major_formatter_2(idx, pos=None):
209
return datelist[idx].strftime('%Y-%m-%d')
210
def x_minor_formatter_2(idx, pos=None):
212
return datelist[idx].strftime('%m-%d')
213
xMajorFormatter= FuncFormatter(x_major_formatter_2)
215
xMinorFormatter= FuncFormatter(x_minor_formatter_2)
216
# 第一只：设定 X 轴的 Locator 和 Formatter
218
xaxis_2.set_major_locator(xMajorLocator)
219
xaxis_2.set_major_formatter(xMajorFormatter)
220
xaxis_2.set_minor_locator(xMinorLocator)
222
xaxis_2.set_minor_formatter(xMinorFormatter)
223
# 第一只：设定 X 轴主要坐标点与辅助坐标点的样式
225
for malabel in axes_2.get_xticklabels(minor=False):
226
malabel.set_fontsize(4)
227
malabel.set_horizontalalignment('right')
228
malabel.set_rotation('45')
229
for milabel in axes_2.get_xticklabels(minor=True):
231
milabel.set_fontsize(4)
232
milabel.set_color('blue')
233
milabel.set_horizontalalignment('right')
234
milabel.set_rotation('45')
235
第一只：设定成交量 Y 轴坐标的范围
239
#==================================================================================================================================================
240
maxvol= max(volume) # 注意是 int 类型
241
axes_2.set_ylim(0, maxvol)
242
第一只：设定成交量 Y 轴上的坐标
246
#==================================================================================================================================================
247
vollen= len(str(maxvol))
248
volstep_pri= int(round(maxvol/10.0+5000, -4))
250
yMajorLocator_2= MultipleLocator(volstep_pri)
252
# 第一只：确定 Y 轴的 MajorFormatter
256
dimsuffix= u'元' if u'成交额' in pdata else u'股'
257
def y_major_formatter_2(num, pos=None):
258
if num &= 10**8: # 大于 1 亿
259
return (str(round(num/10.0**8, 2)) + u'亿' + dimsuffix) if num != 0 else '0'
260
return (str(num/10.0**4) + u'万' + dimsuffix) if num != 0 else '0'
262
def y_major_formatter_2(num, pos=None):
264
return int(num)
265
yMajorFormatter_2= FuncFormatter(y_major_formatter_2)
266
# 确定 Y 轴的 MinorFormatter
268
def y_minor_formatter_2(num, pos=None):
269
return int(num)
270
yMinorFormatter_2= FuncFormatter(y_minor_formatter_2)
271
yMinorFormatter_2= NullFormatter()
272
# 第一只：设定 X 轴的 Locator 和 Formatter
274
yaxis_2.set_major_locator(yMajorLocator_2)
275
yaxis_2.set_major_formatter(yMajorFormatter_2)
276
yaxis_2.set_minor_locator(yMinorLocator_2)
278
yaxis_2.set_minor_formatter(yMinorFormatter_2)
279
# 第一只：设定 Y 轴主要坐标点与辅助坐标点的样式
281
for malab in axes_2.get_yticklabels(minor=False):
282
malab.set_font_properties(__font_properties__)
283
malab.set_fontsize(4.5) # 这个必须放在前一句后面，否则作用会被覆盖
284
第一只：成交量数值在图中间的显示
288
#==================================================================================================================================================
289
for iy in range(volstep_pri, maxvol, volstep_pri):
290
for ix in mdindex[1:-1:3]:
291
newlab= axes_2.text(ix+8, iy, y_major_formatter_2(iy))
292
newlab.set_font_properties(__font_properties__)
293
newlab.set_color('0.3')
294
newlab.set_fontsize(3)
295
newlab.set_zorder(0)
# XXX: 放在底层
296
newlab.set_verticalalignment('center')
297
#==================================================================================================================================================
301
#==================================================================================================================================================
302
XXX: 第二条成交量图线
304
#==================================================================================================================================================
306
#==================================================================================================================================================
307
添加 Axes 对象
309
#==================================================================================================================================================
310
axes_2_sec= axes_2.twinx()
311
axes_2_sec.set_axisbelow(True)
# 网格线放在底层
312
axes_2_sec.set_axisbelow(True)
# 网格线放在底层
314
改变坐标线的颜色
316
#==================================================================================================================================================
317
for child in axes_2_sec.get_children():
318
if isinstance(child, matplotlib.spines.Spine):
319
child.set_color('lightblue')
320
得到 X 轴 和 Y 轴 的两个 Axis 对象
322
#==================================================================================================================================================
323
xaxis_2_sec= axes_2_sec.get_xaxis()
324
yaxis_2_sec= axes_2_sec.get_yaxis()
325
设置两个坐标轴上的 grid
327
#==================================================================================================================================================
328
xaxis_2_sec.grid(True, 'major', color='0.3', linestyle='solid', linewidth=0.2)
329
xaxis_2_sec.grid(True, 'minor', color='0.3', linestyle='dotted', linewidth=0.1)
330
yaxis_2_sec.grid(True, 'major', color='0.3', linestyle='solid', linewidth=0.2)
332
yaxis_2_sec.grid(True, 'minor', color='0.3', linestyle='dotted', linewidth=0.1)
333
#==================================================================================================================================================
337
#==================================================================================================================================================
339
if u'成交额二' in pdata:
341
volume_sec= pdata[u'成交额二']
342
volume_sec= pdata[u'成交量二']
344
zipoc_sec= zip(pdata[u'开盘二'], pdata[u'收盘二'])
346
numpy.array( [ True if po & pc and po != None else False for po, pc in zipoc_sec] )
# 标示出该天股价日内上涨的一个序列
347
down_sec= numpy.array( [ True if po & pc and po != None else False for po, pc in zipoc_sec] )
# 标示出该天股价日内下跌的一个序列
348
side_sec= numpy.array( [ True if po == pc and po != None else False for po, pc in zipoc_sec] )
# 标示出该天股价日内走平的一个序列
349
rarray_vol_sec= numpy.array(volume_sec)
351
volzeros_sec= numpy.zeros(length)
# 辅助数据
352
# XXX: 如果 up_sec/down_sec/side_sec 各项全部为 False，那么 vlines() 会报错。
354
if True in up_sec:
355
axes_2_sec.vlines(xindex[up_sec], volzeros_sec[up_sec], rarray_vol_sec[up_sec], edgecolor='pink', linewidth=1.0, label='_nolegend_', alpha=0.3)
356
if True in down_sec:
357
axes_2_sec.vlines(xindex[down_sec], volzeros_sec[down_sec], rarray_vol_sec[down_sec], edgecolor='lightgreen', linewidth=1.0, label='_nolegend_', alpha=0.3)
358
if True in side_sec:
359
axes_2_sec.vlines(xindex[side_sec], volzeros_sec[side_sec], rarray_vol_sec[side_sec], edgecolor='0.7', linewidth=1.0, label='_nolegend_', alpha=0.3)
360
设定 X 轴坐标的范围
364
#==================================================================================================================================================
365
XXX: 不用了，与 axes_2 共用。
366
设定 Y 轴坐标的范围
369
#==================================================================================================================================================
370
maxvol_sec= max(volume_sec) # 注意是 int 类型
371
axes_2_sec.set_ylim(0, maxvol_sec)
372
设定 Y 轴上的坐标
376
#==================================================================================================================================================
377
volstep_sec= volstep_pri*maxvol_sec/float(maxvol)
379
yMajorLocator_2_sec= MultipleLocator(volstep_sec)
380
# 确定 Y 轴的 MajorFormatter
382
dimsuffix_sec= u'元' if u'成交额二' in pdata else u'股'
383
def y_major_formatter_2_sec(num, pos=None):
384
if num &= 10**8: # 大于 1 亿
385
print(('num= ' + str(num) + ', result= ' + str(round(num/10.0**8, 3)) + u'亿' + dimsuffix_sec).encode('utf8'))
386
return (str(round(num/10.0**8, 3)) + u'亿' + dimsuffix_sec) if num != 0 else '0'
388
return (str(round(num/10.0**4, 2)) + u'万' + dimsuffix_sec) if num != 0 else '0'
390
def y_major_formatter_2_sec(num, pos=None):
392
return int(num)
393
yMajorFormatter_2_sec= FuncFormatter(y_major_formatter_2_sec)
394
# 确定 Y 轴的 MinorFormatter
396
def y_minor_formatter_2(num, pos=None):
397
return int(num)
398
yMinorFormatter_2_sec= FuncFormatter(y_minor_formatter_2)
399
yMinorFormatter_2_sec= NullFormatter()
400
# 设定 X 轴的 Locator 和 Formatter
402
yaxis_2_sec.set_major_locator(yMajorLocator_2_sec)
403
yaxis_2_sec.set_major_formatter(yMajorFormatter_2_sec)
404
yaxis_2_sec.set_minor_locator(yMinorLocator_2_sec)
406
yaxis_2_sec.set_minor_formatter(yMinorFormatter_2_sec)
407
# 设定 Y 轴主要坐标点与辅助坐标点的样式
409
for malab in axes_2_sec.get_yticklabels(minor=False):
410
malab.set_font_properties(__font_properties__)
411
malab.set_fontsize(4.5) # 这个必须放在前一句后面，否则作用会被覆盖
412
#==================================================================================================================================================
418
#==================================================================================================================================================
419
XXX: K 线图部分
421
#==================================================================================================================================================
423
#==================================================================================================================================================
424
添加 Axes 对象
426
#==================================================================================================================================================
427
axes_1= figobj.add_axes(rect_1, axis_bgcolor='black', sharex=axes_2)
428
axes_1.set_axisbelow(True)
# 网格线放在底层
429
axes_1.set_yscale('log', basey=expbase)
# 使用对数坐标
431
改变坐标线的颜色
433
#==================================================================================================================================================
434
for child in axes_1.get_children():
435
if isinstance(child, matplotlib.spines.Spine):
436
child.set_color('lightblue')
437
得到 X 轴 和 Y 轴 的两个 Axis 对象
439
#==================================================================================================================================================
440
xaxis_1= axes_1.get_xaxis()
441
yaxis_1= axes_1.get_yaxis()
442
设置两个坐标轴上的 grid
444
#==================================================================================================================================================
445
xaxis_1.grid(True, 'major', color='0.3', linestyle='solid', linewidth=0.2)
446
xaxis_1.grid(True, 'minor', color='0.3', linestyle='dotted', linewidth=0.1)
447
yaxis_1.grid(True, 'major', color='0.3', linestyle='solid', linewidth=0.2)
449
yaxis_1.grid(True, 'minor', color='0.3', linestyle='dotted', linewidth=0.1)
450
#==================================================================================================================================================
454
#==================================================================================================================================================
456
绘制 K 线部分
458
#==================================================================================================================================================
459
对开收盘价进行视觉修正
461
for idx, poc in enumerate( zip(pdata[u'开盘'], pdata[u'收盘']) ):
462
if poc[0] == poc[1] and None not in poc:
463
variant= round((poc[1]+, 0)
464
pdata[u'开盘'][idx]= poc[0] - variant
# 稍微偏离一点，使得在图线上不致于完全看不到
465
pdata[u'收盘'][idx]= poc[1] + variant
466
rarray_open= numpy.array(pdata[u'开盘'])
468
rarray_close= numpy.array(pdata[u'收盘'])
469
rarray_high= numpy.array(pdata[u'最高'])
470
rarray_low= numpy.array(pdata[u'最低'])
471
# XXX: 如果 up, down, side 里有一个全部为 False 组成，那么 vlines() 会报错。
473
# XXX: 可以使用 alpha 参数调节透明度
474
if True in up:
475
axes_1.vlines(xindex[up], rarray_low[up], rarray_high[up], edgecolor='red', linewidth=0.6, label='_nolegend_')
axes_1.vlines(xindex[up], rarray_open[up], rarray_close[up], edgecolor='red', linewidth=3.0, label='_nolegend_')
477
if True in down:
479
axes_1.vlines(xindex[down], rarray_low[down], rarray_high[down], edgecolor='green', linewidth=0.6, label='_nolegend_')
480
axes_1.vlines(xindex[down], rarray_open[down], rarray_close[down], edgecolor='green', linewidth=3.0, label='_nolegend_')
481
if True in side:
483
axes_1.vlines(xindex[side], rarray_low[side], rarray_high[side], edgecolor='0.7', linewidth=0.6, label='_nolegend_')
484
axes_1.vlines(xindex[side], rarray_open[side], rarray_close[side], edgecolor='0.7', linewidth=3.0, label='_nolegend_')
485
绘制均线部分
487
#==================================================================================================================================================
488
if u'5日均' in pdata:
489
rarray_5dayave= numpy.array(pdata[u'5日均'])
490
axes_1.plot(xindex, rarray_5dayave, 'o-', color='white', linewidth=0.1, label='ave_5', \
491
markersize=0.7, markeredgecolor='white', markeredgewidth=0.1)
# 5日均线
492
if u'10日均' in pdata:
494
rarray_10dayave= numpy.array(pdata[u'10日均'])
495
axes_1.plot(xindex, rarray_10dayave, 'o-', color='yellow', linewidth=0.1, label='ave_10', \
496
markersize=0.7, markeredgecolor='yellow', markeredgewidth=0.1)
# 10日均线
497
if u'30日均' in pdata:
499
rarray_30dayave= numpy.array(pdata[u'30日均'])
500
axes_1.plot(xindex, rarray_30dayave, 'o-', color='cyan', linewidth=0.1, label='ave_30', \
501
markersize=0.7, markeredgecolor='cyan', markeredgewidth=0.1)
# 30日均线
502
绘制 复权提示
506
#==================================================================================================================================================
507
if u'复权' in pdata:
508
adjdict= dict(pdata[u'复权'])
509
for idx, dstr in enumerate(pdata[u'日期']):
511
if dstr in adjdict:
512
axes_1.plot([idx, idx], [ylowlim_price, yhighlim_price], '-', color='purple', linewidth=0.3)
513
设定 X 轴坐标的范围
519
#==================================================================================================================================================
520
axes_1.set_xlim(-1, length)
521
先设置 label 位置，再将 X 轴上的坐标设为不可见。因为与 成交量子图 共用 X 轴
525
#==================================================================================================================================================
526
# 设定 X 轴的 Locator 和 Formatter
528
xaxis_1.set_major_locator(xMajorLocator)
529
xaxis_1.set_major_formatter(xMajorFormatter)
530
xaxis_1.set_minor_locator(xMinorLocator)
532
xaxis_1.set_minor_formatter(xMinorFormatter)
533
# 将 X 轴上的坐标设为不可见。
535
for malab in axes_1.get_xticklabels(minor=False):
536
malab.set_visible(False)
537
for milab in axes_1.get_xticklabels(minor=True):
539
milab.set_visible(False)
540
# 用这一段效果也一样
542
pyplot.setp(axes_1.get_xticklabels(minor=False), visible=False)
543
pyplot.setp(axes_1.get_xticklabels(minor=True), visible=False)
544
设定 Y 轴坐标的范围
548
#==================================================================================================================================================
549
axes_1.set_ylim(ylowlim_price, yhighlim_price)
550
设定 Y 轴上的坐标
554
#==================================================================================================================================================
555
# XXX: 不用 LogLocator 了，因为不能控制坐标点的位置。
557
主要坐标点
559
#----------------------------------------------------------------------------
560
yticks_major_pri= []
561
for i in range(1, 999):
562
newloc= ylowlim_price * (expbase**i)
563
if newloc &= yhighlim_price:
564
yticks_major_pri.append(newloc)
565
yMajorLocator_1= FixedLocator(numpy.array(yticks_major_pri))
569
# 确定 Y 轴的 MajorFormatter
571
def y_major_formatter_1(num, pos=None):
572
return str(round(num/))
573
yMajorFormatter_1= FuncFormatter(y_major_formatter_1)
575
# 设定 X 轴的 Locator 和 Formatter
577
yaxis_1.set_major_locator(yMajorLocator_1)
578
yaxis_1.set_major_formatter(yMajorFormatter_1)
579
# 设定 Y 轴主要坐标点与辅助坐标点的样式
581
for mal in axes_1.get_yticklabels(minor=False):
582
mal.set_fontsize(6)
583
辅助坐标点
587
#----------------------------------------------------------------------------
588
yticks_minor_pri= []
589
mtstart= ylowlim_price * (1.0+(expbase-1.0)/2)
590
for i in range(999):
591
newloc= mtstart * (expbase**i)
592
if newloc &= yhighlim_price:
593
yticks_minor_pri.append(newloc)
594
yMinorLocator_1= FixedLocator(numpy.array(yticks_minor_pri))
# XXX minor ticks 已经在上面一并设置，这里不需要了。
598
# 确定 Y 轴的 MinorFormatter
600
def y_minor_formatter_1(num, pos=None):
601
return str(round(num/))
602
yMinorFormatter_1= FuncFormatter(y_minor_formatter_1)
604
# 设定 X 轴的 Locator 和 Formatter
606
yaxis_1.set_minor_locator(yMinorLocator_1)
607
yaxis_1.set_minor_formatter(yMinorFormatter_1)
608
# 设定 Y 轴主要坐标点与辅助坐标点的样式
609
for mal in axes_1.get_yticklabels(minor=True):
610
mal.set_fontsize(5)
611
mal.set_color('blue')
612
第一只：价格数值在图中间的显示
616
#==================================================================================================================================================
617
for iy in yticks_major_pri:
618
for ix in mdindex[1:-1:3]:
619
newlab= axes_1.text(ix+8, iy*1.001, y_major_formatter_1(iy))
620
newlab.set_font_properties(__font_properties__)
621
newlab.set_color('0.3')
622
newlab.set_fontsize(3)
623
newlab.set_zorder(0)
# XXX: 放在底层
624
newlab.set_verticalalignment('center')
625
第一只：日期在图中间的显示
629
#==================================================================================================================================================
630
for iy in yticks_minor_pri[1:-1:5]:
631
for ix in mdindex:
632
newlab= axes_1.text(ix-1, iy, pdata[u'日期'][ix])
633
newlab.set_font_properties(__font_properties__)
634
newlab.set_color('0.3')
635
newlab.set_fontsize(4)
636
newlab.set_rotation('vertical')
637
newlab.set_horizontalalignment('left')
638
newlab.set_verticalalignment('bottom')
639
newlab.set_zorder(0)
# XXX: 放在底层
640
newlab.set_verticalalignment('center')
641
#==================================================================================================================================================
645
#==================================================================================================================================================
646
XXX: 第二条 K 线图
648
#==================================================================================================================================================
650
#==================================================================================================================================================
651
添加 Axes 对象
653
#==================================================================================================================================================
654
axes_1_sec= axes_1.twinx()
655
axes_1_sec.set_axisbelow(True)
# 网格线放在底层
656
axes_1_sec.set_yscale('log', basey=expbase) # 使用对数坐标
658
得到 X 轴 和 Y 轴 的两个 Axis 对象
661
#==================================================================================================================================================
662
xaxis_1_sec= axes_1_sec.get_xaxis()
663
yaxis_1_sec= axes_1_sec.get_yaxis()
664
#==================================================================================================================================================
668
#==================================================================================================================================================
670
绘制 K 线部分
672
#==================================================================================================================================================
673
对开收盘价进行视觉修正
675
for idx, poc in enumerate( zipoc_sec ):
676
if poc[0] == poc[1] and None not in poc:
677
pdata[u'开盘二'][idx]= poc[0] - 5
# 稍微偏离一点，使得在图线上不致于完全看不到
678
pdata[u'收盘二'][idx]= poc[1] + 5
rarray_open= numpy.array(pdata[u'开盘二'])
681
rarray_close= numpy.array(pdata[u'收盘二'])
682
rarray_high= numpy.array(pdata[u'最高二'])
683
rarray_low= numpy.array(pdata[u'最低二'])
684
# XXX: 如果 up_sec, down_sec, side_sec 里有一个全部为 False 组成，那么 vlines() 会报错。
686
# XXX: 可以使用 alpha 参数调节透明度
687
if True in up_sec:
688
axes_1_sec.vlines(xindex[up_sec], rarray_low[up_sec], rarray_high[up_sec], edgecolor='red', linewidth=0.6, label='_nolegend_', alpha=0.3)
689
axes_1_sec.vlines(xindex[up_sec], rarray_open[up_sec], rarray_close[up_sec], edgecolor='red', linewidth=3.0, label='_nolegend_', alpha=0.3)
690
if True in down_sec:
692
axes_1_sec.vlines(xindex[down_sec], rarray_low[down_sec], rarray_high[down_sec], edgecolor='green', linewidth=0.6, label='_nolegend_', alpha=0.3)
693
axes_1_sec.vlines(xindex[down_sec], rarray_open[down_sec], rarray_close[down_sec], edgecolor='green', linewidth=3.0, label='_nolegend_', alpha=0.3)
694
if True in side_sec:
696
axes_1_sec.vlines(xindex[side_sec], rarray_low[side_sec], rarray_high[side_sec], edgecolor='0.7', linewidth=0.6, label='_nolegend_', alpha=0.3)
697
axes_1_sec.vlines(xindex[side_sec], rarray_open[side_sec], rarray_close[side_sec], edgecolor='0.7', linewidth=3.0, label='_nolegend_', alpha=0.3)
698
设定 X 轴坐标的范围
702
#==================================================================================================================================================
703
axes_1_sec.set_xlim(-1, length)
704
先设置 label 位置，再将 X 轴上的坐标设为不可见。因为与 成交量子图 共用 X 轴
708
#==================================================================================================================================================
709
# 设定 X 轴的 Locator 和 Formatter
711
xaxis_1_sec.set_major_locator(xMajorLocator)
712
xaxis_1_sec.set_major_formatter(xMajorFormatter)
713
xaxis_1_sec.set_minor_locator(xMinorLocator)
715
xaxis_1_sec.set_minor_formatter(xMinorFormatter)
716
# 将 X 轴上的坐标设为不可见。
718
for malab in axes_1_sec.get_xticklabels(minor=False):
719
malab.set_visible(False)
720
for milab in axes_1_sec.get_xticklabels(minor=True):
722
milab.set_visible(False)
723
设定 Y 轴坐标的范围
727
#==================================================================================================================================================
728
axes_1_sec.set_ylim(ylowlim_price*open_price_sec/open_price_pri, yhighlim_price*open_price_sec/open_price_pri)
729
设定 Y 轴上的坐标
733
#==================================================================================================================================================
734
主要坐标点
736
#----------------------------------------------------------------------------
737
yticks_major_sec= []
738
ylowlim_price_sec=
ylowlim_price*open_price_sec/open_price_pri
739
yhighlim_price_sec= yhighlim_price*open_price_sec/open_price_pri
740
for i in range(1, 999):
742
newloc= ylowlim_price_sec * (expbase**i)
743
if newloc &= yhighlim_price_sec:
744
yticks_major_sec.append(newloc)
745
yMajorLocator_1_sec= FixedLocator(numpy.array(yticks_major_sec))
749
# 确定 Y 轴的 MajorFormatter
751
def y_major_formatter_1_sec(num, pos=None):
752
return str(round(num/))
753
yMajorFormatter_1_sec= FuncFormatter(y_major_formatter_1_sec)
755
# 设定 X 轴的 Locator 和 Formatter
757
yaxis_1_sec.set_major_locator(yMajorLocator_1_sec)
758
yaxis_1_sec.set_major_formatter(yMajorFormatter_1_sec)
759
# 设定 Y 轴主要坐标点与辅助坐标点的样式
761
for mal in axes_1_sec.get_yticklabels(minor=False):
762
mal.set_fontsize(6)
763
辅助坐标点
767
#----------------------------------------------------------------------------
768
yticks_minor_sec= []
769
mtstart_sec= ylowlim_price_sec * (1.0+(expbase-1.0)/2)
770
for i in range(999):
771
newloc= mtstart_sec * (expbase**i)
772
if newloc &= yhighlim_price_sec:
773
yticks_minor_sec.append(newloc)
774
yMinorLocator_1_sec= FixedLocator(numpy.array(yticks_minor_sec))
# XXX minor ticks 已经在上面一并设置，这里不需要了。
778
# 确定 Y 轴的 MinorFormatter
780
def y_minor_formatter_1_sec(num, pos=None):
781
return str(round(num/))
782
yMinorFormatter_1_sec= FuncFormatter(y_minor_formatter_1_sec)
784
# 设定 X 轴的 Locator 和 Formatter
786
yaxis_1_sec.set_minor_locator(yMinorLocator_1_sec)
787
yaxis_1_sec.set_minor_formatter(yMinorFormatter_1_sec)
788
# 设定 Y 轴主要坐标点与辅助坐标点的样式
789
for mal in axes_1_sec.get_yticklabels(minor=True):
790
mal.set_fontsize(5)
791
mal.set_color('blue')
792
显示图片
796
#==================================================================================================================================================
797
pyplot.show()
798
保存图片
800
#==================================================================================================================================================
801
figobj.savefig(figpath, dpi=figdpi, facecolor=figfacecolor, edgecolor=figedgecolor, linewidth=figlinewidth)
802
805 if __name__ == '__main__':
806
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