使用python,利用分时数据data，画出分时图

可以使用matplotlib库来画出分时图，以下是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 分时数据，格式为[(时间1, 价格1), (时间2, 价格2), ...]
data = [(9.30, 100), (9.31, 102), (9.32, 98), (9.33, 105), (9.34, 107), (9.35, 110)]

# 将时间和价格分别存储到两个列表中
times = [d[0] for d in data]
prices = [d[1] for d in data]

# 绘制分时图
plt.plot(times, prices)
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Price')
plt.title('分时图')
plt.show()

运行以上代码即可得到分时图。当然，实际应用中，需要从数据源获取实时数据，并动态更新分时图。

相关问题

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

，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。

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：

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")