# 调整横坐标的刻度 fig.subplots_adjust(bottom=0.05) stock_data['close_mean5']=np.round(stock_data['close'].rolling(window=5,center=False).mean(),2) stock_data['close_mean20']=np.round(stock_data['close'].rolling(window=20,center=False).mean(),2) data=stock_data.loc['2022-06-03':'2022-12-14'] #获取某个时间段内的时间序列数据 plt.savefig(f'E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/日均线a4.jpg') pandas_candlestick_ohlc(data,['close_mean5','close_mean20'])为什么保存不了

你需要先调用 `plt.savefig()` 方法保存图片，再调用 `pandas_candlestick_ohlc()` 方法绘制 K 线图。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

# 获取数据并计算均线
stock_data['close_mean5'] = np.round(stock_data['close'].rolling(window=5, center=False).mean(), 2)
stock_data['close_mean20'] = np.round(stock_data['close'].rolling(window=20, center=False).mean(), 2)
data = stock_data.loc['2022-06-03':'2022-12-14']

# 创建子图并绘制 K 线图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
pandas_candlestick_ohlc(data, ['close_mean5', 'close_mean20'], ax=ax)

# 调整横坐标的刻度
fig.subplots_adjust(bottom=0.05)

# 保存图片并显示
plt.savefig('E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/日均线a4.jpg')
plt.show()

在这里，我们先调用 `plt.savefig()` 方法保存图片，再调用 `pandas_candlestick_ohlc()` 方法绘制 K 线图。最后，我们调用 `plt.show()` 方法显示图片。注意，你需要确认保存图片的路径是否正确。