mplfinance.plot()如何指定坐标系
时间: 2024-03-15 11:47:44 浏览: 52
在 `mplfinance.plot()` 中,可以使用 `addplot()` 方法来添加额外的数据到图形中,并可以指定该数据所使用的坐标系。以下是如何指定坐标系的示例代码:
```python
import mplfinance as mpf
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True)
# 添加一条指数移动平均线,使用 secondary_y=True 指定使用右边的 y 轴
mpf.plot(data, type='candle', mav=10,
addplot=[{'name': 'EMA', 'y': data['Close'].ewm(span=10).mean(), 'secondary_y': True}])
```
在这个示例中,使用 `addplot` 参数添加了一条指数移动平均线到图形中。`addplot` 参数是一个列表,每个元素都是一个字典,用于描述要添加的数据。在这个字典中,`name` 表示数据的名称,`y` 表示数据的值,`secondary_y` 表示是否使用右边的 y 轴。
在上面的代码中,`y` 的值使用了 pandas 的 `ewm()` 方法计算出的指数移动平均线。`secondary_y` 被指定为 True,表示该数据使用右边的 y 轴。由于 `addplot` 参数可以接受多个字典元素,因此可以添加多个数据到图形中,并可以分别指定它们所使用的 y 轴。
相关问题
mplfinance.plot
mplfinance.plot是一个用于绘制金融图表的Python库。它基于Matplotlib,并提供了一些方便的函数和方法来绘制各种类型的金融图表,如K线图、成交量图、移动平均线图等。
使用mplfinance.plot可以轻松地创建具有各种自定义选项的金融图表。以下是一个简单的示例,展示了如何使用mplfinance.plot来绘制一个简单的K线图:
```python
import mplfinance as mpf
import pandas as pd
# 创建一个包含股票数据的DataFrame
data = pd.read_csv('stock_data.csv', index_col=0, parse_dates=True)
# 绘制K线图
mpf.plot(data, type='candle', volume=True)
```
在上面的示例中,我们首先导入mplfinance库和pandas库。然后,我们使用pandas的read_csv函数从CSV文件中读取股票数据,并将其存储在一个DataFrame中。接下来,我们使用mplfinance的plot函数来绘制K线图。通过设置type参数为'candle',我们指定了要绘制的图表类型为K线图。volume参数设置为True,表示要同时绘制成交量图。
除了K线图,mplfinance还支持绘制其他类型的金融图表,如线图、面积图、柱状图等。你可以通过设置type参数来选择要绘制的图表类型。此外,mplfinance还提供了许多其他的自定义选项,如颜色、线型、图例等,可以根据需要进行调整。
希望这个简单的介绍能够帮助你了解mplfinance.plot的基本用法。如果你有更具体的问题或需要更多的示例代码,请随时提问。
mplfinance.plot()返回returnfig
`mplfinance.plot()` 函数默认情况下返回的是一个 `None` 对象,并不包含 `Figure` 对象和 `Axes` 对象。如果你想要获取绘图的 `Figure` 对象和 `Axes` 对象,可以通过将 `returnfig` 参数设置为 `True` 来实现。
具体来说,你可以将 `mplfinance.plot()` 函数的 `returnfig` 参数设置为 `True`,然后将返回的 `Figure` 对象和 `Axes` 对象赋值给相应的变量。下面是一个例子,演示如何使用 `returnfig` 参数来获取 `Figure` 对象和 `Axes` 对象:
```python
import mplfinance as mpf
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True)
# 绘制 K 线图
fig, ax = mpf.plot(data, type='candle', returnfig=True)
# 显示图像
mpf.show()
# 获取绘图的数据
plot_data = ax.data
# 显示数据
print(plot_data.head())
```
在这个例子中,我们首先使用 `mplfinance.plot()` 函数绘制了一个 K 线图,并将 `returnfig` 参数设置为 `True`,以便返回 `Figure` 对象和 `Axes` 对象。然后,我们使用 `mpf.show()` 函数来显示图像。最后,我们使用 `ax.data` 属性获取了绘图的数据,并将其赋值给了 `plot_data` 变量。
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