def on_bar(context, bars): print(context.ins_dict[(bars[0].symbol, bars[0].eob.date())])里头eob是什么意思

在这段代码中，`eob`是`bars[0]`的一个属性，表示这个K线的结束时间（End Of Bar），即该K线的时间周期结束的时间点。一般来说，K线的时间周期是固定的，比如1分钟、5分钟、15分钟等等，K线的开始时间就是上一个K线的结束时间，而结束时间就是当前K线的结束时间。`eob`属性的值是一个datetime对象，表示K线的结束时间点。

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””"官方函数””" import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from numpy import disp import numpy as np "””自编函数"”" from turn DataFrame to dict import turn DF to dt #将类型DataFrame若换为字典 # 创建数据 data df = pd.read excel("text.xlsx) data Dict = turn DF to dtidata df) #-----data Dict是包涵excel内数据的字典 --生成条形图---- height = [] bars = [] for describe, value in data Dict.items() : height.append(value) bars.append(describe) y_pos = np.arange(len(bars)) # 创建条形图 plt.bar(y pos height) #x轴标签 plt.xticks(y pos, bars) # 显示 plt. show()

这是一段 Python 代码，它包含了两个部分：第一部分是导入了 matplotlib.pyplot、pandas 和 numpy 库以及 numpy 中的 disp 模块；第二部分是自定义的一个函数，用于将 pandas 中的 DataFrame 类型转化为字典类型。下面是代码的主体部分：

首先，使用 pd.read_excel() 函数读取了一个名为 "text.xlsx" 的 Excel 文件，并将其存储到了一个名为 data 的 DataFrame 中。

然后，将 data DataFrame 转换为字典类型，并将其赋值给了 data_Dict 变量。

接着，代码定义了两个空列表 height 和 bars，用于存储数据字典中的值和键。

接下来，使用 for 循环遍历 data_Dict 中的每一项，将其中的值添加到 height 列表中，将其中的键添加到 bars 列表中。

然后，使用 np.arange() 函数生成一个等差数列，用于设置条形图的 x 轴位置。

最后，使用 plt.bar() 函数创建条形图，并使用 plt.xticks() 函数设置 x 轴标签，最后使用 plt.show() 函数展示图像。

综上所述，这段代码的作用是读取 Excel 文件中的数据，并使用 matplotlib.pyplot 库创建一个包含数据的条形图。

data = api.to_df(api.get_security_bars 如何修改后获取期货数据

如果你想要从API获取期货数据并将其转换为Pandas DataFrame格式，假设`api.get_security_bars`函数默认适用于股票数据，而需要处理期货数据，你需要首先确认API是否直接支持期货的数据获取。如果API有特定的期货数据接口，比如`get_future_bars`，你可以按照以下步骤操作：

from your_api_module import api

# 假设新的期货数据接口是get_future_bars
future_data = api.get_future_bars(合约代码, 开始日期, 结束日期) # 需替换为实际的合约代码和日期范围

# 如果返回的是序列或者其他类型，可能需要先转化为DataFrame
if future_data is not None and isinstance(future_data, (list, dict)):
    future_df = api.to_df(future_data)
else:
    future_df = future_data  # 如果已经是DataFrame则无需转换

# 现在future_df就是期货数据的DataFrame形式

如果API没有提供特定的期货接口，你可能需要查阅API文档，看看是否有适合期货数据格式的字段名或者如何通过其他途径间接获取。