将14支股票的k线图放在一块python代码

要将14支股票的K线图放在一块，您可以Matplotlib库中的`subplots`函数和`plot`函数来绘制子图，并将它们放在同一个大图中。以下是一个示例代码，可以将名为`a1.xlsx`、`a2.xlsx`、`a3.xlsx` ……`a14.xlsx`的14个数据文件中的K线图绘制在同一个大图中并保存为一个文件：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个 4 x 4 的子图
fig, axs = plt.subplots(nrows=4, ncols=4, figsize=(20, 20))

for i in range(1, 15):
    filename = f'a{i}.xlsx'
    df = pd.read_excel(filename)

    # 计算子图的索引
    row = (i-1) // 4
    col = (i-1) % 4

    # 在指定的子图中绘制K线图
    axs[row, col].plot(df['日期'], df['收盘价'], label='收盘价')
    axs[row, col].plot(df['日期'], df['开盘价'], label='开盘价')
    axs[row, col].plot(df['日期'], df['最高价'], label='最高价')
    axs[row, col].plot(df['日期'], df['最低价'], label='最低价')
    axs[row, col].set_title(filename)

# 调整子图的间距和布局
plt.tight_layout()

# 保存大图
plt.savefig('all_stocks.png')

在这个示例代码中，我们首先使用`subplots`函数创建一个4 x 4的子图。然后，我们通过循环读取14个数据文件，并在指定的子图中使用`plot`函数绘制K线图。最后，我们使用`tight_layout`函数调整子图的间距和布局，并使用`savefig`函数保存大图为一个文件。