利用python numpy+matplotlib绘制股票k线图的方法

# -- coding: utf-8 --
import requests
import numpy as np  
from matplotlib import pyplot as plt  
from matplotlib import animation
 
fig = plt.figure(figsize=(8,6), dpi=72,facecolor="white")
axes = plt.subplot(111)
axes.set_title('Shangzheng')
axes.set_xlabel('time')
line, = axes.plot([], [], linewidth=1.5, linestyle='-')
alldata = []
 
def dapan(code):
	url = 'http://hq.sinajs.cn/"color: #ff0000">二、使用matplotlib轻松绘制股票K线图

K线图是看懂股票走势的最基本知识，K线分为阴线和阳线，阴线和阳线都包含了最低价、开盘价、最高价和收盘价，一般都K线如下图所示：



在使用Python进行股票分析的过程中，我们可以很容易的对K线图进行绘制，下面介绍两种情形下的K线图绘制：
1. 股票数据来源于Matplotlib：


# 导入需要的库
import tushare as ts
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.finance as mpf
 
%matplotlib inline
 
# 设置历史数据区间
date1 = (2014, 12, 1) # 起始日期，格式：(年，月，日)元组
date2 = (2016, 12, 1) # 结束日期，格式：(年，月，日)元组
# 从雅虎财经中获取股票代码601558的历史行情
quotes = mpf.quotes_historical_yahoo_ohlc('601558.ss', date1, date2)
 
# 创建一个子图 
fig, ax = plt.subplots(facecolor=(0.5, 0.5, 0.5))
fig.subplots_adjust(bottom=0.2)
# 设置X轴刻度为日期时间
ax.xaxis_date()
# X轴刻度文字倾斜45度
plt.xticks(rotation=45)
plt.title("股票代码：601558两年K线图")
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("股价（元）")
mpf.candlestick_ohlc(ax,quotes,width=1.2,colorup='r',colordown='green')
plt.grid(True)



绘制出来的K线图如下：





2.股票数据来源于Tushare：
因为从Tushare中获取到的数据为Pandas的DataFrame结构，需要将其转换为matplotlib.finance.candlestick_ohlc()方法能够处理的数据结构。


from matplotlib.pylab import date2num
import datetime
 
# 对tushare获取到的数据转换成candlestick_ohlc()方法可读取的格式
data_list = []
for dates,row in hist_data.iterrows():
  # 将时间转换为数字
  date_time = datetime.datetime.strptime(dates,'%Y-%m-%d')
  t = date2num(date_time)
  open,high,low,close = row[:4]
  datas = (t,open,high,low,close)
  data_list.append(datas)
 
# 创建子图
fig, ax = plt.subplots()
fig.subplots_adjust(bottom=0.2)
# 设置X轴刻度为日期时间
ax.xaxis_date()
plt.xticks(rotation=45)
plt.yticks()
plt.title("股票代码：601558两年K线图")
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("股价（元）")
mpf.candlestick_ohlc(ax,data_list,width=1.5,colorup='r',colordown='green')
plt.grid()



同样也能绘制会一样的K线图：





以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。