Python的mpl_finance模块从2020年已经提醒弃用，新mplfinance模块详解（二）_mplfinance - CSDN文库

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Python的的mpl_finance模块从模块从2020年已经提醒弃用，新年已经提醒弃用，新

mplfinance模块详解（二）模块详解（二）

目录（续二）目录（续二）三、make_addplot的基本用法把数据分析的结果标记到图像中在副图中绘制修改主图Y轴刻度位置和设置线形

四、marketcolors和mpf_style以及其他常用设置marketcolors设置图表颜色添加图表样式

续：

Python的mpl_finance模块从2020年已经提醒弃用，新mplfinance模块详解（一）

三、三、make_addplot的基本用法的基本用法

在金融数据分析中，我们要通过数据可视化展示的不仅是’Open’, ‘High’, ‘Low’, ‘Close’和最常见‘ma’，还有一些其他分析数

据，那么就要用到make_addplot（）方法了，make_addplot可以接受一个pandas、numpy、array以及list格式的数据（tuple

不可以），和**kwargs参数；需要注意的是：传递给make_addplot的数据参数必须与将来画图传递给plot的数据参数行数相

同，**kwargs参数将全部传递到polt方法中。

下面准备了一组数据，但是column有点长，不能全部输出，这里分布输出了数据的columns和一部分数据：

Index(['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume', 'UpperB', 'LowerB', 'PercentB'],

dtype='object')

Open High ... LowerB PercentB

Date ...

2011-07-01 132.089996 134.100006 ... 125.316073 1.219057

2011-07-05 133.779999 134.080002 ... 124.912703 1.066618

2011-07-06 133.490005 134.139999 ... 124.627085 0.992467

2011-07-07 135.160004 135.699997 ... 124.284986 1.026222

2011-07-08 133.830002 135.360001 ... 124.140890 0.885916

... ... ... ... ... ...

2012-06-25 132.050003 132.100006 ... 128.120436 0.381896

2012-06-26 131.699997 132.380005 ... 128.084306 0.470585

2012-06-27 132.419998 133.429993 ... 128.140042 0.605441

2012-06-28 132.289993 132.990005 ... 128.219241 0.551922

2012-06-29 135.199997 136.270004 ... 128.792993 0.921670

[252 rows x 8 columns]

add_plot = mplfinance.make_addplot(data['LowerB'])

mplfinance.plot(data, addplot=add_plot)

plt.show() # 显示

输出结果：

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smeng199

2021-10-29

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