matplotlib rolling

matplotlib中的rolling函数通常是指rolling mean或rolling window函数，它允许你在时间序列数据上计算滑动平均值，也就是给定一个窗口大小，每次移动窗口到数据集的不同部分，然后对窗口内的数据求平均值。这对于分析趋势、平滑波动以及识别周期模式非常有用。

例如，在股票价格图中，你可以使用rolling()函数来绘制滚动的20天或50天均线，帮助观察价格的长期动态。

在Python中，你可以这样做：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 假设df是一个包含时间序列数据的Pandas DataFrame
window = 10  # 窗口大小（天数）
df['rolling_mean'] = df['price'].rolling(window=window).mean()

plt.figure()
plt.plot(df['price'], label='原始价格')
plt.plot(df['rolling_mean'], label=f'滚动{window}天平均')
plt.legend()
plt.show()

相关问题

python matplotlib 中 rolling函数

在Python的matplotlib库中并没有直接提供rolling函数。然而，如果你在使用pandas库处理时间序列数据时，可能会用到`rolling()`方法。这个方法通常与pandas的数据帧（DataFrame）一起使用，用于计算每个固定大小窗口内的统计量，比如移动平均（mean）、滑动最大值（max）、最小值等。

例如，假设你有一个DataFrame `df`，其中包含一列时间序列数据`column_name`，你可以这样做：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设 df['column_name'] 是时间序列数据
window_size = 5  # 窗口大小
df_rolled = df['column_name'].rolling(window=window_size).mean()  # 计算5天移动平均

plt.plot(df.index, df_rolled)
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('移动平均')
plt.title(f'{window_size}天移动平均')
plt.show()

在这里，`rolling(window=window_size)`创建了一个窗口大小为`window_size`的移动窗口，然后对窗口内的值应用平均函数。

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：

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。