Python量化炒股常用的Matplotlib包

本文主要是介绍Python量化炒股常用的Matplotlib包，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Python量化炒股常用的Matplotlib包

Matplotlib 是一个用于创建数据可视化的 Python 库，可以绘制各种类型的图表，包括折线图、柱状图、散点图、饼图等。它提供了类似于 MATLAB 的界面，使得用户可以轻松地生成高质量的图形。

Matplotlib 的主要特点：

灵活性： 可以绘制几乎所有类型的统计图表和科学图形。
可定制性： 支持对图形的各个元素（线条、标签、标题等）进行个性化定制。
交互性： 提供交互式功能，允许用户在图形上进行交互操作。
支持多种输出格式： 可以将图形保存为图片文件（PNG、JPG 等）或嵌入到 Jupyter Notebook 中。
广泛应用： 在数据分析、机器学习、科学研究等领域中被广泛使用。

示例代码：

绘制简单折线图：

import matplotlib.pyplot as pltx = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]plt.plot(x, y)
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('Simple Line Plot')
plt.show()

绘制柱状图：

data = {'A': 10, 'B': 20, 'C': 15, 'D': 25}
names = list(data.keys())
values = list(data.values())plt.bar(names, values)
plt.xlabel('Categories')
plt.ylabel('Values')
plt.title('Bar Chart')
plt.show()

绘制散点图：

import numpy as npx = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
colors = np.random.rand(50)
sizes = 1000 * np.random.rand(50)plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.5)
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('Scatter Plot')
plt.colorbar()
plt.show()

通过 Matplotlib，用户可以根据不同需求快速生成各种类型的图表，帮助更好地理解数据、展示结果，并加强数据分析的可视化呈现。

figure()函数

figure()函数可以用于创建一个图形示例，即创建一个绘图的画布，其语法格式如下：

figure(num=None, figsize=None,dpi=None,facecolor=None,edgecolor=None,frameon=True)

figure()函数的各参数意义

figure() 函数是 Matplotlib 中用于创建新图形（Figure）的函数，它可以接受多个参数来调整图形的各种属性。以下是 figure() 函数中常用参数的意义：

num： 图形的编号（整数或字符串）。如果给定编号的图形已经存在，则将其激活并返回该图形对象；否则，将创建一个新的编号为 num 的图形。默认值为 None。
figsize： 以英寸为单位的图形大小，是一个二元组 (width, height)。例如 (6, 4) 表示宽度为 6 英寸、高度为 4 英寸。默认值为 (6.4, 4.8)。
dpi： 图形分辨率（每英寸点数），用于控制图形的清晰度。默认值为 100。
facecolor： 图形的背景颜色。可以使用颜色名称（如 'red'）、RGB 元组（如 (0.2, 0.3, 0.4)）或十六进制值（如 '#FFDD44'）来指定。默认为 'white'。
edgecolor： 图形的边框颜色。与 facecolor 类似，可以使用颜色名称、RGB 元组或十六进制值来指定。默认为 'white'。
frameon： 控制是否绘制图形边框。如果设置为 False，则不绘制边框。默认为 True。
clear： 如果为 True，则在创建新图形之前清除当前图形。默认为 False。

Figure()函数示例代码：

要使用figure()函数，首先要导入Matplotlib中的pyplot模块。

单击聚宽JointQuant量化炒股平台中的“策略研究/研究环境”命令，进入Jupyter Notebook的研究平台。然后单击“新建”按钮，创建Python3文件，输入如下代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltx = np.arange(1, 36)  # 设置x坐标值
y = 10 * x + 6  # 设置y坐标值
plt.figure()   # 创建默认的画布
plt.plot(x, y)  # 利用x和y坐标值在画布上绘制图形
plt.show()   # 显示绘制的图形

首先导入Numpy包，并设置别名np；然后导入Matplotlib中的pyplot模块，并设置别名plt。接着定义变量x为一个数组，变量y为变量x的一次方程。然后调用figure()绘制默认的画布，接着在画布上绘制图形，最后显示绘制的图形。

单击工具栏中的运行按钮，快捷键（shift+enter），运行结果如下图：

Screenshot 2024-04-24 at 22.01.37

在创建画布时，还可以进一步设置画布，修改plt.figure()如下：

plt.figure(figsize=(6,3), dpi=120,facecolor='pink')

单击工具栏中的运行按钮，快捷键（shift+enter），运行结果如下图：

Screenshot 2024-04-24 at 22.04.43

通过调整 figure() 函数中的参数，可以自定义图形的外观和属性，使得生成的图形更符合需求和美观。

plot()函数

plot()函数用来绘制线条或标记的轴，其语法格式如下：

plot(*args, **kwargs)

参数是一个可变长度参数，允许多个x、y对和可选的格式字符串。

plot() 函数是 Matplotlib 中用于绘制图形的函数，主要用于绘制折线图、散点图等。plot() 函数接受多个参数来控制绘图的样式、颜色、标记等属性。以下是常用的 plot() 函数参数及其意义：

x： x 轴数据值序列。
y： y 轴数据值序列。
color（或 c）： 线条颜色。可以是颜色名称（如 'red'）、RGB 元组（如 (0.2, 0.3, 0.4)）或十六进制值（如 '#FFDD44'）来指定。
linestyle（或 ls）： 线条风格。可选值有 '-'（实线）、'--'（虚线）、'-.'（点划线）、':'（点线）等。
linewidth（或 lw）： 线宽。
marker： 数据点的标记类型。例如 'o'（圆圈）、'^'（三角形）、's'（正方形）等。
markersize（或 ms）： 标记大小。
label： 曲线的标签，用于图例显示。
alpha： 线条和标记的透明度。
title： 图表标题。
xlabel： x 轴标签。
ylabel： y 轴标签。

利用plot()函数绘制图形

示例代码：

import matplotlib.pyplot as pltx = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]# 绘制折线图
plt.plot(x, y, color='blue', linestyle='--', linewidth=2, marker='o', markersize=8, label='Data')
plt.title('Line Plot')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.legend()
plt.show()

Screenshot 2024-04-25 at 08.46.02

通过调整 plot() 函数中的参数，可以自定义绘制的线条样式、颜色、标记形状等，使得生成的图形更具吸引力和可读性。Matplotlib 提供了丰富的参数选项，可以满足用户对图形样式的个性化需求。

利用plot()函数显示股票的收盘价图形

import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
df = get_price('002465.XSHE', start_date='2024-03-3', end_date='2024-04-10', frequency='daily')
myc1 = df['close']
plt.figure(figsize=(12,3))
plt.plot(myc1, 'ob')
plt.show()

df是海格通信（002465）2024年03月3日～2024年04月10日的报价信息。变量myc1为df的收盘价，然后利用plot()显示海格通信（002465）2024年-03月3日～2024年04月10日的收盘价图形。

单击工具栏中的运行按钮，快捷键（shift+enter），运行结果如下图：

Screenshot 2024-04-25 at 09.02.16

利用dataframe的plot()函数显示股票的图形

import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
df = get_price('002465.XSHE', start_date='2023-07-3', end_date='2024-04-25',frequency='daily')
df.close.plot(color='red')
df.open.plot(color='blue')

在这里设置收盘价为红色、开盘价为蓝色。

单击工具栏中的运行按钮，快捷键（shift+enter），运行结果如下图：

Screenshot 2024-04-25 at 09.12.09

subplot()函数

利用subplot()函数可以在同一图中绘制不同的内容，其语法结构如下：

subplot(nrows, ncols, plotNum)

注意：subplot()可以规划figure划分为n个子图，但每条subplot命令只会创建一个子图。

subplot()函数的各参数意义

subplot() 函数是 Matplotlib 中用于创建多个子图（Subplot）的函数，可以将多个图形显示在同一画布上。该函数接受多个参数来控制子图的布局和样式。以下是常用的 subplot() 函数参数及其意义：

nrows： 子图的行数。
ncols： 子图的列数。
index： 当前子图位置编号，从左上角开始，按照从左到右、从上到下的顺序递增。
projection： 投影类型，用于指定绘制子图的类型，如 3D 图形等。
polar： 是否使用极坐标。
sharex（或 sharey）： 控制子图之间的 x 轴（或 y 轴）共享。可选值为 'all'、'row'、'col' 或 False。
subplot_kw： 字典形式的关键字参数，用于传递给 add_subplot() 方法。

示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt# 创建一个 2x2 的子图布局
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
plt.title('Subplot 1')plt.subplot(2, 2, 2)
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4])
plt.title('Subplot 2')plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30])
plt.title('Subplot 3')plt.tight_layout()  # 自动调整子图布局
plt.show()

Screenshot 2024-04-25 at 09.27.08

利用subplot()函数绘制多个图形

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 计算正弦和余弦曲线上的点的x和y坐标
x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1)
y_sin = np.sin(x)
y_cos = np.cos(x)
y_tan = np.tan(x)
plt.figure(figsize=(12, 3))
# 建立subplot网格，高为2，宽为2
# 激活第一个subplot
plt.subplot(2, 2, 1)
# 绘制第一个图形
plt.plot(x, y_sin, 'ob')
plt.title('正弦曲线')# 将第二个subplot激活，并绘制第二个图形
plt.subplot(2, 2, 2)
plt.plot(x, y_cos, '*m')
plt.title('余弦曲线')
# 将第二个subplot激活，并绘制第三个图形
plt.subplot(223)
plt.plot(x, y_tan, ':r')
plt.title('正切曲线')
# 展示图像
plt.show()

Screenshot 2024-04-25 at 09.47.06

通过调用 subplot() 函数，并设定合适的参数，用户可以在同一画布上创建并展示多个子图，有助于比较不同数据之间的关系或趋势。Matplotlib 提供了丰富的子图布局选项，满足用户对多图显示的需求。

利用subplot()函数绘制股票图形

import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
df = get_price('002465.XSHE', start_date = '2022-07-3', end_date='2024-04-25', frequency='daily')
myc1 = df['close']    # 收盘价
myc2 = df['volume']   # 成交量
plt.figure(figsize=(12, 6))
# 激活第一个subplot
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(myc1, '-b')   # 实线蓝色绘制收盘价格
plt.subplot(2, 1, 2)  
plt.plot(myc2, '-r')  # 实线红色绘制成家量
plt.show()

单击工具栏中的运行按钮，快捷键（shift+enter），运行结果如下图：

Screenshot 2024-04-25 at 10.04.08

add_axes()函数

Add_axes()函数为新增子区域，该区域可以坐落在figure内任意位置，且该区域可以任意设置大小。

nrows： 子图的行数。
ncols： 子图的列数。
index： 当前子图位置编号，从左上角开始，按照从左到右、从上到下的顺序递增。
projection： 投影类型，用于指定绘制子图的类型，如 3D 图形等。
polar： 是否使用极坐标。
sharex（或 sharey）： 控制子图之间的 x 轴（或 y 轴）共享。可选值为 'all'、'row'、'col' 或 False。
subplot_kw： 字典形式的关键字参数，用于传递给 add_subplot() 方法。

示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt# 创建一个 2x2 的子图布局
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
plt.title('Subplot 1')plt.subplot(2, 2, 2)
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4])
plt.title('Subplot 2')plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30])
plt.title('Subplot 3')plt.tight_layout()  # 自动调整子图布局
plt.show()

Screenshot 2024-04-25 at 10.18.39

add_axes()函数的应用

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 新建figure
fig = plt.figure()
# 定义数据
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
y = [1, 3, 4, 2, 5, 8, 6]
# 新建区域ax1
# figure的百分比，从figure 10% 的位置开始绘制，宽高是figure的80%
left, bottom, width, height = 0.1, 0.1, 0.8, 0.8
# 获得绘制的句柄
ax1 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])
ax1.plot(x, y, 'c')
ax1.set_title('新建区域')
# 新增区域ax2，嵌套在ax1内
left, bottom, width, height = 0.2, 0.6, 0.25, 0.25
# 获得绘制的句柄
ax2 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])
ax2.plot(x, y, 'm')
ax2.set_title('嵌套区域')
plt.show()

add_axes方法有4个参数，分别是left、bottom、width和height。Left为左侧间距、bottom为底部间距、width为宽度、height为高度。需要注意的是，这4个参数的大小都在0到1之间。

单击工具栏中的运行按钮，快捷键（shift+enter），运行结果如下图：

Screenshot 2024-04-25 at 10.32.12

利用add_axes()函数绘制股票图形

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt# 新建figure
fig = plt.figure()
# 定义数据
df = get_price('002465.XSHE', start_date='2022-07-3', end_date='2024-04-25', frequency='daily')
myc1 = df['close']    # 收盘价
# 新建区域ax1
# figure的百分比，从figure 10%的位置开始绘制，宽高是figure的80%
left, bottom, width, height = 0.1, 0.1, 0.8, 0.8
# 获得绘制的句柄
ax1 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])
ax1.plot(myc1, 'c')
ax1.set_title('新建区域')
# 新增区域ax2，嵌套在ax1内
left, bottom, width, height = 0.2, 0.6, 0.25, 0.25
# 获得绘制的句柄
ax2 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])
ax2.plot(myc1, 'm')
ax2.set_title('嵌套区域')
plt.show()

单击工具栏中的运行按钮，快捷键（shift+enter），运行结果如下图：

Screenshot 2024-04-25 at 10.52.31

legend()函数

legend()函数用于为图像添加图题，其语法结构如下：

legend(*args, **kwargs)

legend() 函数是 Matplotlib 中用于添加图例到图形中的函数，它用于标识不同数据系列或曲线的含义。通过 legend() 函数，用户可以在图形中直观地展示数据标签，帮助观众更好地理解绘制的图表。

legend() 函数的常用参数：

labels： 图例标签文本列表，用于指定每个数据系列的名称。
loc： 图例位置，控制图例显示在图形的哪个位置。常见取值有 'upper right'、'lower left'、'center' 等。
title： 图例标题文本。
bbox_to_anchor： 控制图例的实际位置。是一个二元组 (x, y)，表示图例左下角边界与画布左下角边界的偏移量。
shadow： 是否显示图例的阴影。
fontsize： 图例文本的字体大小。
borderpad： 图例内边距大小。
fancybox： 是否使用圆角框样式。
framealpha： 图例框的透明度。

示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt# 绘制折线图并添加图例
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10]
y2 = [1, 3, 5, 7, 9]plt.plot(x, y1, label='Series 1')
plt.plot(x, y2, label='Series 2')plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('Line Plot with Legend')plt.legend(loc='upper right', title='Legend', fontsize='medium', shadow=True)
plt.show()

Screenshot 2024-04-25 at 12.34.15

通过调用 legend() 函数，并设定合适的参数，用户可以将图例添加到绘制的图形中，使得图表更具可读性和信息传达效果。 Matplotlib 提供了丰富的选项来自定义图例的外观和位置，以满足用户对图例显示的需求。

利用legend()函数为绘制图形添加标题

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(1,25)
flg, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, x**3, label="y = x**3")
ax.plot(x, x**4, label="y = x**4")
ax.legend(loc=2); # 左上角
ax.set_xlabel("图形的x轴")
ax.set_ylabel("图形的y轴")
ax.set_title("利用legend()函数为绘制图形添加标题")

单击工具栏中的运行按钮，快捷键（shift+enter），运行结果如下图：

Screenshot 2024-04-25 at 12.45.20

这里发现，x轴、y轴及标题标签都比较小。下面来改变图题字体大小。具体代码如下：

matplotlib.rcParams.update({'font.size': 18, 'font.family': 'serif'})

单击工具栏中的运行按钮，快捷键（shift+enter），运行结果如下图：

Screenshot 2024-04-25 at 12.52.21

利用legend()函数为股票图形添加图题

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = get_price('002465.XSHE', start_date='2022-07-3',end_date='2024-04-25',frequency='daily')
myc1 = df['close']    # 收盘价
myc2 = df['high']     # 最高价
matplotlib.rcParams.update({'font.size': 15, 'font.family':'serif'})
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(myc1, label='海格通信的收盘价')
ax.plot(myc2, label='海格通信的最高价')
ax.legend(loc=2);     # 左上角
ax.set_xlabel('海格通信的日期')
ax.set_ylabel('海格通信收盘价和最高价')
ax.set_title('海格通信的日线图')

单击工具栏中的运行按钮，快捷键（shift+enter），运行结果如下图：

Screenshot 2024-04-25 at 13.16.41

grid()函数

用坐标对象中的grid()函数可以使用和取消网格线，也可以用plot函数中同样的关键字参数来定制网格样式。

利用grid()函数为绘制图形添加网格线

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(1, 25)
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 3))
# 默认网格外观
axes[0].plot(x, x**1.2, x, x**2, lw=2)
axes[0].grid(True)
# 用户定义的网格外观
axes[1].plot(x, x**2, x, x**2.3, lw=3)
axes[1].grid(color='r', alpha=0.5, linestyle='dashed', linewidth=0.5)

单击工具栏中的运行按钮，快捷键（shift+enter），运行结果如下图：

Screenshot 2024-04-25 at 13.25.54

利用grid()函数为绘制股票图形添加网格线

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = get_price('002465.XSHE', start_date='2023-10-3', end_date='2024-04-25', frequency='daily')
myc1 = df['close']   # 收盘价
myc2 = df['high']    # 最高价
myc3 = df['open']    # 开盘价
myc4 = df['low']     # 最低价
matplotlib.rcParams.update({'font.size': 12, 'font.family': 'serif'})
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(myc1, 'b', label='海格通信的收盘价')
ax.plot(myc2, 'g', label='海格通信的最高价')
ax.plot(myc3, 'r', label='海格通信的开盘价')
ax.plot(myc4, 'k', label='海格通信的最低价')ax.grid(True)
ax.legend(loc=3);  # 左下角
ax.set_xlabel('海格通信的日期')
ax.set_ylabel('海格通信的4种价格')
ax.set_title('海格通信的日线图')