转载出处 一.前言 matplotlib[1]是著名的python绘图库,它提供了一整套绘图API,十分适合交互式绘图.本人在工作过程中涉及到股票数据的处理如绘制K线等,因此将matplotlib的使用心得进行整理,与大家共同分享. 另外,在数据处理过程中会用到numpy[2],matplotlib网站的示例也有不少用到了numpy,读者可以参考这篇文章[3]有基本的了解. 本系列文章主要分为两部分:(1)matplotlib基本使用:(2)结合股票走势.技术指标等信息通过matplotlib进…

导入模块 import pandas as pdimport numpy as npfrom pandas import Series,DataFrameimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline 导入数据 appl = pd.read_csv("./AAPL.csv")appl.tail() 显示各字段的数据类型 appl.dtypes 绘制开盘时的股票走势图 将时间data设置成为索引,让走势图的很坐标以时间啊顺序显示 app…

我最近出了一本书,<基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html,在其中给出了MACD,KDJ等指标图的绘制方法.这里将根据KDJ的算法,计算并绘制KDJ指标线. 1  KDJ指标的计算过程 KDJ指标也叫随机指标,是由乔治·蓝恩博士(George Lane)最早提出的.该指标集中包含了强弱指标.动量概念和移动平均线的优点,可以用来衡量股价脱离正常价格范围的偏离程度. KDJ指标的计算过程是,首先获取…

    互联网上面有很多的免费webService服务,我们可以调用这些免费的WebService服务,将一些其他网站的内容信息集成到我们的Web应用中显示,下面就以获取股票数据和天气预报为例进行学习. 这是一些WebService免费服务接口,供大家学习参考:http://blog.csdn.net/jingqia/article/details/17398673 有了之前的基础,学习起来难度就变得没那么高了! 一. 调用免费的web service获取股票信息 1.找到股票的服务网址:htt…

python+matplotlib 绘制等高线 步骤有七: 有一个m*n维的矩阵(data),其元素的值代表高度 构造两个向量:x(1*n)和y(1*m).这两个向量用来构造网格坐标矩阵(网格坐标矩阵m*n维,可见与data同) 构造网格坐标矩阵X,Y 进行颜色填充 画等高线 等高线的描述 删掉坐标系 1. 构造一下高度矩阵: def f(x,y): """ 计算高度的函数 :param x: 向量 :param y: 向量 :return: dim(x)*dim(y)维的矩…

我最近出了一本书,<基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html,在其中给出了MACD,KDJ等指标图的绘制方法.此外,还可以用价格通道来分析.根据指定股票通道指标的算法,能用过去一定时间段的交易数据绘制出上下两条通道线,即价格通道里的上下轨道.一般来说,当股价向上突破上轨时,即预测后市将涨,反之当股价向下突破下轨时,即预测后市将跌. 这里将根据若干算法,计算并绘制多种价格通道,从中大家一方面可以积累…

在研究SLAM时常常需要对其输出的位姿进行复现以检测算法效果,在ubuntu系统中使用Python可以很好的完成相关的工作. 一. Ubuntu下Python的使用 在Ubuntu下使用Python有两种方法,一种是直接在控制台中运行Python文件,一种是下载IDE编辑并运行Python文件. 在控制台中使用Python方法如下: 首先确认有Python文件(filename.py),然后打开控制台进入文件当前目录,并输入以下内容就可以运行了. python file_name.py 虽然控制…

因须要 要实现一个类似彩票走势图的功能,初次学Html5 ,非常多地方不明白,前段时间也发帖请教过这个问题.也是没给个明白说话,在网上搜了非常多,也没有实现的样例,今天细致研究了下.发现事实上也不是非常难,现将代码贴出来.共同学习! 先来一张效果图: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQveXBjMDA3/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/South…

一.语法和参数简介 plt.pie(x2,labels=labels, autopct = '%0.2f%%', shadow= False, startangle =0,labeldistance=labeldistance,pctdistance=pctdistance, radius=1.1,counterclock=False,wedgeprops=dict(width=0.4,edgecolor='w')) #plt.pie(x1,shadow= False, startangle =…

#==================================================================#首先需要导入两个文件import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np#================================================================== #======================================================…