如何在 Matplotlib 烛台图中删除周末？

Question

在matplotlib 中绘制烛台图时，该图会在周末留下难看的空白。发生这种情况是因为周末市场休市导致数据中断。如何消除周末的差距？

下面是一个简单的例子，展示了图中是否存在间隙。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.finance import quotes_historical_yahoo_ohlc, candlestick_ohlc

date1, date2 = [(2006, 6, 1), (2006, 8, 1)]
quotes_mpl = quotes_historical_yahoo_ohlc('INTC', date1, date2)

fig, ax = plt.subplots()
candlestick_ohlc(ax, quotes_mpl)
ax.xaxis_date()
plt.xticks(rotation=45)

周末间隔用绿色箭头表示。

Answer 1

不幸的是，据我所知，matplotlib 和 pandas 都没有仅绘制工作日数据的内置方法。但是，正如this matplotlib example 中所示，可以进行自定义刻度格式，以一种 hacky 方式人为地跳过周末。

主要想法是按顺序重新索引您的数据（以便没有间隙），然后根据您知道应该是的日期范围手动设置 xticks。 matplotlib 烛台图有点特殊*，因此不能简单地将其放入上面链接的示例中。因此，我编写了以下帮助函数，以便更易于管理跳过丢失的数据。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
from matplotlib.finance import quotes_historical_yahoo_ohlc, candlestick_ohlc


def weekday_candlestick(ohlc_data, ax, fmt='%b %d', freq=7, **kwargs):
    """ Wrapper function for matplotlib.finance.candlestick_ohlc
        that artificially spaces data to avoid gaps from weekends """

    # Convert data to numpy array
    ohlc_data_arr = np.array(ohlc_data)
    ohlc_data_arr2 = np.hstack(
        [np.arange(ohlc_data_arr[:,0].size)[:,np.newaxis], ohlc_data_arr[:,1:]])
    ndays = ohlc_data_arr2[:,0]  # array([0, 1, 2, ... n-2, n-1, n])

    # Convert matplotlib date numbers to strings based on `fmt`
    dates = mdates.num2date(ohlc_data_arr[:,0])
    date_strings = []
    for date in dates:
        date_strings.append(date.strftime(fmt))

    # Plot candlestick chart
    candlestick_ohlc(ax, ohlc_data_arr2, **kwargs)

    # Format x axis
    ax.set_xticks(ndays[::freq])
    ax.set_xticklabels(date_strings[::freq], rotation=45, ha='right')
    ax.set_xlim(ndays.min(), ndays.max())

    plt.show()

这是上述函数的几个用例。

# Get data using quotes_historical_yahoo_ohlc
date1, date2 = [(2006, 6, 1), (2006, 8, 1)]
date3, date4 = [(2006, 5, 15), (2008, 4, 1)]
data_1 = quotes_historical_yahoo_ohlc('INTC', date1, date2)
data_2 = quotes_historical_yahoo_ohlc('INTC', date3, date4)

# Create figure with 2 axes
fig, axes = plt.subplots(ncols=2, figsize=(14, 6))

weekday_candlestick(data_1, ax=axes[0], fmt='%b %d', freq=3, width=0.5)
weekday_candlestick(data_2, ax=axes[1], fmt='%b %d %Y', freq=30)

# Set the plot titles
axes[0].set_title('Shorter Range Stock Prices')
axes[1].set_title('Longer Range Stock Prices')

运行时，它会生成下图（没有周末间隙）。

_{*它需要一个元组列表——时间、开、高、低和收盘值，这是相当独特的。}

Answer 2

新版本的 matplotlib Finance 会自动为您完成这项工作。

见https://pypi.org/project/mplfinance/

Answer 3

finplot 自动跳过索引中遗漏的天数。它还具有其他优势，例如融资和情节。

import finplot as fplt
import yfinance as yf

df = yf.download('INTC', '2020-06-01')
fplt.candlestick_ochl(df[['Open','Close','High','Low']])
fplt.show()

免责声明：我是上述库的作者。

Answer 4

将此添加到您的情节中

show_nontrading=False