如何在 Python 3 中为图形循环分配多个变量答案

【问题标题】：How to assign multiple variables in a loop for graphs in Python 3如何在 Python 3 中为图形循环分配多个变量
【发布时间】：2020-07-10 19:30:33
【问题描述】：

我对编码比较陌生，但有一些问题我不太明白如何解决。我正在尝试构建代码，该代码将生成从股票代码列表生成的图表，数据从雅虎财经下载。暂时不考虑手动分配 stock1（等等）一个股票代码......

我想弄清楚如何将数据循环到运行图表中，因此我的代码中有 TSLA 和 MSFT。到目前为止，我有下面的代码，我已经更改了 dfs 和 stock。我只是不明白如何制作循环。如果有人也有一些好的循环资源，请告诉我。

稍后，我想将图表保存为 png，其文件名对应于从 yahoo 中提取的股票，所以如果有人知道如何更改此代码 (savefig = dict(fname="tsla.png", bbox_inches= "tight")，它在 style = 'default' 之后，请加分。感谢您的帮助！

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np
import pandas as pd 
import datetime as dt
import mplfinance as mpf 
import yfinance as yf

#yahoo info
start = "2020-01-01"
end = dt.datetime.now()
stock1 = 'TSLA'
stock2 = 'MSFT'
df1 = yf.download(stock1, start, end)
df2 = yf.download(stock2, start, end)

stocks = [[stock1],[stock2]]
dfs = [[df1],[df2]]
changingvars = [[stocks],[dfs]]

#graph1
short_sma = 20
long_sma = 50
SMAs = [short_sma, long_sma]

for i in SMAs:
dfs["SMA_"+ str(i)] = dfs.iloc[:,4].rolling(window=i).mean() 

graph1 = mpf.plot(dfs, type = 'candlestick',figratio=(16,6), 
 mav=(short_sma,long_sma), 
 volume=True, title= str(stocks), 
 style='default')
plt.show()

【问题讨论】：

标签： loops matplotlib computational-finance mplfinance

【解决方案1】：

如果您的目标只是创建多个图（每只股票一个），则不确定您为什么要计算自己的 SMA，并对股票和数据框进行分组。此外，如果您使用的是mplfinance，则不需要 导入和/或使用 matplotlib.pyplot（也不需要调用 plt.show()；mplfinance 会为您执行此操作）。 p>

也就是说，这是对您的代码的建议。我为 Apple 和 Alphabet (Google) 添加了代码，只是为了演示如何扩展。

stocklist = ['TSLA','MSFT','AAPL','GOOGL']
start = "2020-01-01"
end = dt.datetime.now()
short_sma = 20
long_sma = 50

for stock in stocklist:
    df = yf.download(stock, start, end)
    filename = stock.lower() + '.png'
    mpf.plot(df,type='candlestick',figratio=(16,6), 
             mav=(short_sma,long_sma), 
             volume=True, title=stock,style='default',
             savefig=dict(fname=filename,bbox_inches="tight")
            )

上面的代码将不显示每只股票的图表，但会将每只股票保存在自己的.png文件中本地（其中你运行脚本）供你以后查看。

另请注意，它不会保存实际数据；只绘制数据然后移动到下一只股票，重新分配数据框变量（它会自动删除上一只股票的数据）。如果您想将每只股票的数据保存在单独的 csv 文件中，使用 Pandas 的 .to_csv() 方法也很容易。

另外，我假设您正确调用yf.download()。我对那个 API 不熟悉，所以我只保留了你所拥有的那部分代码。

HTH。让我知道。 --丹尼尔

【讨论】：