定义一个函数,1.输入分时图data和昨日收盘价preclose,2.用pyecharts画分时图,分时图左侧显示价格,右侧显示涨跌幅度百分比,3.以昨日收盘价为基准

时间: 2024-05-09 11:21:19 浏览: 15
,计算出每个时间点的涨跌幅度百分比,并将其作为图例显示在分时图右侧。 ```python from typing import List import pandas as pd from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Line def draw_kline(data: pd.DataFrame, preclose: float) -> Line: """ 用pyecharts画分时图,并显示价格和涨跌幅度百分比 :param data: 分时图数据,包含时间、价格、成交量等信息 :param preclose: 昨日收盘价 :return: Line对象,可以调用render方法生成html文件或在jupyter notebook中显示 """ x_data = data['time'].tolist() y_data = data['price'].tolist() # 计算涨跌幅度百分比 change_percent = [(price - preclose) / preclose * 100 for price in y_data] line = (Line() .add_xaxis(xaxis_data=x_data) .add_yaxis(series_name="价格", y_axis=y_data) .extend_axis( yaxis=opts.AxisOpts( name="涨跌幅", type_="value", min_=-10, max_=10, position="right", axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value}%") ) ) .add_yaxis( series_name="涨跌幅", y_axis=change_percent, yaxis_index=1, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True) ) .set_global_opts( xaxis_opts=opts.AxisOpts( type_="category", is_scale=True, boundary_gap=False, axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_on_zero=False), splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=False), split_number=20, min_interval=1, max_interval=240 ), yaxis_opts=opts.AxisOpts( name="价格", type_="value", is_scale=True, axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value}") ), tooltip_opts=opts.TooltipOpts( trigger="axis", axis_pointer_type="cross", background_color="rgba(245, 245, 245, 0.8)", border_width=1, border_color="#ccc", textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#000") ), datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts()], title_opts=opts.TitleOpts(title="分时图") ) ) return line ``` 使用示例: ```python import pandas as pd import tushare as ts # 获取分时数据 df = ts.get_realtime_quotes('000001') df = df[['time', 'price', 'volume']] df['time'] = pd.to_datetime(df['time']) df['price'] = df['price'].astype(float) # 获取昨日收盘价 preclose = ts.get_k_data('000001', '2021-08-12', '2021-08-12')['close'][0] # 画分时图 line = draw_kline(df, preclose) line.render("分时图.html") ```

最新推荐

recommend-type

解决python cv2.imread 读取中文路径的图片返回为None的问题

在Python编程中,使用OpenCV库(cv2)读取图片是常见的操作,但当图片路径包含中文字符时,可能会遇到cv2.imread返回None的问题。这是因为OpenCV在某些版本或配置下可能不支持处理非ASCII编码的路径。本文将详细探讨...
recommend-type

详解tensorflow训练自己的数据集实现CNN图像分类

它将图片和标签列表转换为Tensor,并使用`tf.train.slice_input_producer`创建一个输入队列。接着,使用`tf.read_file`读取图片文件,`tf.image.decode_jpeg`解码为RGB图像,`tf.image.resize_image_with_crop_or_...
recommend-type

matplotlib 曲线图 和 折线图 plt.plot()实例

- `squares=[1,4,9,6,25]`定义了一个简单的序列,这些数值将被用来绘制折线图。 - `plt.plot(squares)`直接绘制折线图,无需额外的参数,因为默认情况下,`plt.plot()`会按顺序连接点。 - 同样,`plt.savefig('...
recommend-type

Python基于pyecharts实现关联图绘制

在Python编程中,pyecharts是一个强大的数据可视化库,它提供了丰富的图表类型,其中包括关联图。关联图在数据科学和数据分析领域中广泛用于展示不同实体之间的关系或相似性。本篇将详细介绍如何利用pyecharts在...
recommend-type

解决python中用matplotlib画多幅图时出现图形部分重叠的问题

在Python的可视化领域,`matplotlib` 是一个广泛使用的库,它允许用户创建各种类型的图表,如折线图、散点图、柱状图等。然而,在绘制多幅图时,可能会遇到图形部分重叠的问题,这会影响图表的可读性和美观性。本文...
recommend-type

基于单片机的瓦斯监控系统硬件设计.doc

"基于单片机的瓦斯监控系统硬件设计" 在煤矿安全生产中,瓦斯监控系统扮演着至关重要的角色,因为瓦斯是煤矿井下常见的有害气体,高浓度的瓦斯不仅会降低氧气含量,还可能引发爆炸事故。基于单片机的瓦斯监控系统是一种现代化的监测手段,它能够实时监测瓦斯浓度并及时发出预警,保障井下作业人员的生命安全。 本设计主要围绕以下几个关键知识点展开: 1. **单片机技术**:单片机(Microcontroller Unit,MCU)是系统的核心,它集成了CPU、内存、定时器/计数器、I/O接口等多种功能,通过编程实现对整个系统的控制。在瓦斯监控器中,单片机用于采集数据、处理信息、控制报警系统以及与其他模块通信。 2. **瓦斯气体检测**:系统采用了气敏传感器来检测瓦斯气体的浓度。气敏传感器是一种对特定气体敏感的元件,它可以将气体浓度转换为电信号,供单片机处理。在本设计中,选择合适的气敏传感器至关重要,因为它直接影响到检测的精度和响应速度。 3. **模块化设计**:为了便于系统维护和升级,单片机被设计成模块化结构。每个功能模块(如传感器接口、报警系统、电源管理等)都独立运行,通过单片机进行协调。这种设计使得系统更具有灵活性和扩展性。 4. **报警系统**:当瓦斯浓度达到预设的危险值时,系统会自动触发报警装置,通常包括声音和灯光信号,以提醒井下工作人员迅速撤离。报警阈值可根据实际需求进行设置,并且系统应具有一定的防误报能力。 5. **便携性和安全性**:考虑到井下环境,系统设计需要注重便携性,体积小巧,易于携带。同时,系统的外壳和内部电路设计必须符合矿井的安全标准,能抵抗井下潮湿、高温和电磁干扰。 6. **用户交互**:系统提供了灵敏度调节和检测强度调节功能,使得操作员可以根据井下环境变化进行参数调整,确保监控的准确性和可靠性。 7. **电源管理**:由于井下电源条件有限,瓦斯监控系统需具备高效的电源管理,可能包括电池供电和节能模式,确保系统长时间稳定工作。 通过以上设计,基于单片机的瓦斯监控系统实现了对井下瓦斯浓度的实时监测和智能报警,提升了煤矿安全生产的自动化水平。在实际应用中,还需要结合软件部分,例如数据采集、存储和传输,以实现远程监控和数据分析,进一步提高系统的综合性能。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

:Python环境变量配置从入门到精通:Win10系统下Python环境变量配置完全手册

![:Python环境变量配置从入门到精通:Win10系统下Python环境变量配置完全手册](https://img-blog.csdnimg.cn/20190105170857127.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3Mjc2OTUx,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. Python环境变量简介** Python环境变量是存储在操作系统中的特殊变量,用于配置Python解释器和
recommend-type

electron桌面壁纸功能

Electron是一个开源框架,用于构建跨平台的桌面应用程序,它基于Chromium浏览器引擎和Node.js运行时。在Electron中,你可以很容易地处理桌面环境的各个方面,包括设置壁纸。为了实现桌面壁纸的功能,你可以利用Electron提供的API,如`BrowserWindow` API,它允许你在窗口上设置背景图片。 以下是一个简单的步骤概述: 1. 导入必要的模块: ```javascript const { app, BrowserWindow } = require('electron'); ``` 2. 在窗口初始化时设置壁纸: ```javas
recommend-type

基于单片机的流量检测系统的设计_机电一体化毕业设计.doc

"基于单片机的流量检测系统设计文档主要涵盖了从系统设计背景、硬件电路设计、软件设计到实际的焊接与调试等全过程。该系统利用单片机技术,结合流量传感器,实现对流体流量的精确测量,尤其适用于工业过程控制中的气体流量检测。" 1. **流量检测系统背景** 流量是指单位时间内流过某一截面的流体体积或质量,分为瞬时流量(体积流量或质量流量)和累积流量。流量测量在热电、石化、食品等多个领域至关重要,是过程控制四大参数之一,对确保生产效率和安全性起到关键作用。自托里拆利的差压式流量计以来,流量测量技术不断发展,18、19世纪出现了多种流量测量仪表的初步形态。 2. **硬件电路设计** - **总体方案设计**:系统以单片机为核心,配合流量传感器,设计显示单元和报警单元,构建一个完整的流量检测与监控系统。 - **工作原理**:单片机接收来自流量传感器的脉冲信号,处理后转化为流体流量数据,同时监测气体的压力和温度等参数。 - **单元电路设计** - **单片机最小系统**:提供系统运行所需的电源、时钟和复位电路。 - **显示单元**:负责将处理后的数据以可视化方式展示,可能采用液晶显示屏或七段数码管等。 - **流量传感器**:如涡街流量传感器或电磁流量传感器,用于捕捉流量变化并转换为电信号。 - **总体电路**:整合所有单元电路,形成完整的硬件设计方案。 3. **软件设计** - **软件端口定义**:分配单片机的输入/输出端口,用于与硬件交互。 - **程序流程**:包括主程序、显示程序和报警程序,通过流程图详细描述了每个程序的执行逻辑。 - **软件调试**:通过调试工具和方法确保程序的正确性和稳定性。 4. **硬件电路焊接与调试** - **焊接方法与注意事项**:强调焊接技巧和安全事项,确保电路连接的可靠性。 - **电路焊接与装配**:详细步骤指导如何组装电路板和连接各个部件。 - **电路调试**:使用仪器设备检查电路性能,排除故障,验证系统功能。 5. **系统应用与意义** 随着技术进步,单片机技术、传感器技术和微电子技术的结合使得流量检测系统具备更高的精度和可靠性,对于优化工业生产过程、节约资源和提升经济效益有着显著作用。 6. **结论与致谢** 文档结尾部分总结了设计成果,对参与项目的人表示感谢,并可能列出参考文献以供进一步研究。 7. **附录** 包含程序清单和电路总图,提供了具体实现细节和设计蓝图。 此设计文档为一个完整的机电一体化毕业设计项目,详细介绍了基于单片机的流量检测系统从概念到实施的全过程,对于学习单片机应用和流量测量技术的读者具有很高的参考价值。