最新版本的标准 matplotlib 库
时间: 2023-07-29 11:14:50 浏览: 50
最新版本的标准 `matplotlib` 库是 3.4.2。您可以使用 `pip` 来安装它。在命令行中运行以下命令即可安装最新版本的 `matplotlib`:
```
pip install matplotlib
```
如果您已经安装了旧版本的 `matplotlib`,则可以使用以下命令来升级到最新版本:
```
pip install --upgrade matplotlib
```
执行此命令后,`pip` 将自动升级到最新版本的 `matplotlib`。
相关问题
不用matplotlib库
好的,如果不使用matplotlib库,你可以尝试使用其他库来进行绘图,比如Plotly。以下是一个使用Plotly绘制K线图、M日移动平均线和BOLL指标线的示例代码:
```python
import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go
# 获取股票数据,假设您有一个名为stock_data的数据框
stock_data = pd.read_csv('stock_data.csv') # 根据您的实际情况修改文件路径和读取方式
# 设置起始日期和结束日期
start_date = '2022-01-01'
end_date = '2022-12-31'
# 根据日期筛选数据
stock_data = stock_data[(stock_data['Date'] >= start_date) & (stock_data['Date'] <= end_date)]
# 计算M日移动平均线
M = 10 # 假设M为10
stock_data['MA'] = stock_data['Close'].rolling(window=M).mean()
# 计算N日标准差
N = 20 # 假设N为20
stock_data['std'] = stock_data['Close'].rolling(window=N).std()
# 计算BOLL指标线
stock_data['mid'] = stock_data['MA']
stock_data['upper'] = stock_data['mid'] + 2 * stock_data['std']
stock_data['lower'] = stock_data['mid'] - 2 * stock_data['std']
# 绘制K线图和指标线
fig = go.Figure(data=[go.Candlestick(x=stock_data['Date'],
open=stock_data['Open'],
high=stock_data['High'],
low=stock_data['Low'],
close=stock_data['Close'])])
fig.add_trace(go.Scatter(x=stock_data['Date'], y=stock_data['MA'],
name='MA', line=dict(color='orange')))
fig.add_trace(go.Scatter(x=stock_data['Date'], y=stock_data['upper'],
name='Upper BOLL', line=dict(color='red')))
fig.add_trace(go.Scatter(x=stock_data['Date'], y=stock_data['lower'],
name='Lower BOLL', line=dict(color='green')))
fig.update_layout(title='Stock K-line and BOLL Indicator',
xaxis_title='Date',
yaxis_title='Price')
fig.show()
```
请注意,上述代码中的数据获取、文件路径和数据处理部分需要根据您的实际情况进行修改。此外,您需要安装plotly库来运行此示例代码。
matplotlib绘制标准差图
要使用matplotlib绘制标准差图,可以使用箱线图来表示。箱线图是一种显示数据分布的图表,其中包括了数据的中位数、四分位数和离群值等信息。以下是使用matplotlib绘制标准差图的步骤:
1. 导入必要的库:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
```
2. 生成数据:
```python
data = np.random.normal(0, 4, 1000) # 生成一组符合正态分布的随机数据
```
3. 创建画布并绘制箱线图:
```python
plt.figure(figsize=(10, 6)) # 创建画布
plt.boxplot(data) # 绘制箱线图
plt.title('标准差图') # 添加标题
plt.ylabel('数据') # 添加y轴标签
plt.show() # 显示图形
```
这样,你就可以使用matplotlib绘制出标准差图。箱线图能够直观地展示数据的分布情况,包括中位数、上下四分位数、离群值等信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Matplotlib的几种常见图表的绘制方法](https://blog.csdn.net/li68620/article/details/126138798)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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