matplotlib 入门：绘制动态行情函数与公式解析

"这篇教程主要介绍了如何使用matplotlib进行数据可视化，并特别提到了动态行情函数，如DYNAINFO(3)代表前收盘价，DYNAINFO(4)代表今开。教程涵盖的内容包括通达信软件中的公式系统，如技术指标公式、条件选股公式、交易系统公式和五彩K线公式的创建与应用。此外，还强调了函数在公式编写中的重要性，并通过实例解释了如何使用特定的函数，如K线价格和交叉函数CROSS。" 在matplotlib这个Python数据可视化库中，动态行情函数如DYNAINFO(3)和DYNAINFO(4)通常并不直接适用，因为它们是通达信交易平台特有的函数，而非matplotlib的内置功能。然而，我们可以借鉴这些概念来创建自定义的数据可视化方法，展示股票的前收盘价和开盘价。 在matplotlib中，如果你需要绘制股票的前收盘价和开盘价，你可以先获取这些数据，然后使用`plt.plot()`函数绘制时间序列图。例如，假设你有一个包含日期和对应收盘价、开盘价的DataFrame `df`，你可以这样操作： ```python import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 假设df有'日期'、'收盘价'和'开盘价'列 df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期']) # 确保日期列是datetime类型 df.set_index('日期', inplace=True) # 使用matplotlib绘制收盘价和开盘价 plt.figure(figsize=(10,6)) plt.plot(df['收盘价'], label='收盘价') plt.plot(df['开盘价'], label='开盘价') plt.legend() plt.title('股票收盘价与开盘价') plt.xlabel('日期') plt.ylabel('价格') plt.show() ``` 关于通达信的公式系统，虽然matplotlib不直接支持，但你可以利用matplotlib来实现类似的功能。例如，你可以编写自定义函数来模拟条件选股和交易系统信号的生成，然后在图表上用不同颜色标记这些信号。这涉及到数据分析和自定义标注，可以通过`plt.axhline()`或`plt.scatter()`等函数实现。 对于五彩K线公式，你可以根据K线的不同状态（如阳线、阴线、十字星等）设置不同颜色，使用`plt.bar()`或`plt.fill_between()`结合条件判断来实现。 在公式编辑中，函数起着核心作用。比如，`REF()`函数在通达信中用来获取前几天的数据，而在matplotlib中，你可以直接从你的数据结构（如pandas DataFrame）中获取历史数据。`CROSS()`函数用于判断两个值是否交叉，这在matplotlib中可能需要自定义逻辑来检查并标记交叉点。 虽然matplotlib的语境与通达信的公式系统不同，但你可以利用matplotlib的强大功能来实现类似的分析和可视化，只是需要将通达信的函数转换为适合matplotlib的数据处理和绘图方法。