mpf.plot(group, type='candle', mav=(5, 10, 20), volume=True, show_nontrading=True, title=name)TypeError: kwarg "title" validator returned False for value: "2077" 'Validator' : lambda value: isinstance(value,(str,dict)) },

这个错误提示表明在调用`mpf.plot`函数时，传递给它的`title`参数的值不符合验证器的要求，因此出现了这个TypeError错误。

要解决这个问题，你需要将传递给`title`参数的值改成符合要求的字符串或字典类型的数据。如果你想将`name`参数作为标题传递给`title`参数，可以将`name`变量改成一个字典，字典的键为"title"，值为`name`变量的值，比如：

title_dict = {"title": name}

然后，你可以将`title_dict`传递给`title`参数，修改后的代码如下：

mpf.plot(group, type='candle', mav=(5, 10, 20), volume=True, show_nontrading=True, title=title_dict)

这样，每个图表的标题就会显示一个符合字典格式的数据结构，比如`{'title': 'AAPL'}`，其中`'AAPL'`是`name`变量的值。当然，具体如何修改要根据你的需求和代码实现来确定。

相关问题

mpf.plot(group, type='candle', mav=(5, 10, 20), volume=True, show_nontrading=True, title=title_dict)TypeError: Expect data.index as DatetimeIndex

这个错误提示表明你传递给`mpf.plot`函数的数据中的索引不是`DatetimeIndex`类型，而是其他类型，比如字符串或整数等。`mpf.plot`函数要求数据的索引必须是`DatetimeIndex`类型，因为它需要按照时间顺序对时间序列数据进行绘图。

要解决这个问题，你需要将数据的索引转换为`DatetimeIndex`类型。如果你的索引是字符串类型，可以使用`pd.to_datetime`函数将其转换为`DatetimeIndex`类型，比如：

import pandas as pd

data.index = pd.to_datetime(data.index)

如果你的索引是整数类型，可以使用`pd.date_range`函数生成一个日期序列作为新的索引，然后将数据的索引修改为这个新的日期序列，比如：

import pandas as pd

start_date = '2021-01-01'
end_date = '2021-12-31'
date_range = pd.date_range(start=start_date, end=end_date)
data.index = date_range

这样，你就可以将数据的索引转换为`DatetimeIndex`类型，然后再将修改后的数据传递给`mpf.plot`函数进行绘图，并且不会出现这个错误了。

ax_kjs = mpf.plot(data, type='candle', volume=True,show_nontrading=True)

在你的代码中，`ax_kjs` 是通过 `mpf.plot()` 函数创建的。这个函数的作用是绘制 K 线图，并且返回一个 Matplotlib 的 AxesSubplot 对象，可以用于进一步的自定义绘图。

如果你在运行代码时遇到了 `'NoneType' object has no attribute 'set_xlim'` 错误，那么很可能是 `ax_kjs` 没有成功创建。这可能是由于数据不完整、格式错误或其他原因导致的。

你可以尝试在 `mpf.plot()` 函数后添加一些调试代码，例如打印 `ax_kjs` 对象，以便查看它是否被正确地创建。你也可以尝试使用其他的数据或参数，例如更完整的数据或其他的绘图类型，来验证是否存在数据或参数的问题。