Python 时间序列作图及注释

 一、时间序列作图

 对时间序列作图时，如果横坐标刻度为日期数据的话，利用Matplotlib.pyplot作出的图并不理想（不连续）。例如，对如下格式数据进行画图：

   

   

     

     可以看出，上图效果并不理想。将横轴刻度改为数字。

     

二、对时间序列进行注释

      若要对上图的其中一些数据进行注释，因为横轴刻度为数字，不是日期，因此在注释上存在一些难度。下面的数据为上图数据的一部分。

       

   两者间只有日期索引是相同的，因此想办法将上图中数据的日期索引改为数字索引，注意两者的数字索引应一致，才能根据数字索引找到对应的数据。关键在于将数据的索引转为list格式。这样日期和数字索引就对应上了。

       

    这样，通过日期就能找到对应的数字数字索引。

    

 

    好了，就讲到这里吧，下面放上一段注释及画图的代码：

import datetime
timedelta1 = datetime.timedelta(days=2)
timedelta2 = datetime.timedelta(minutes=10)
for i in range(0,len(df[\'open_dt\'])):
    plt.figure(i)
    plt.figure(figsize=(15,6))
    ax = plt.subplot(111)
    jiacha = data[\'jiacha\'][(pd.to_datetime(df[\'open_dt\'][i]) - timedelta1)\
    :(pd.to_datetime(df[\'close_dt\'][i])+timedelta1)]
    ix = list(jiacha.index)
    jiacha1 = np.array(jiacha)
    jiacha1 = pd.Series(jiacha1)
    plt.plot(jiacha1)
    plt.annotate(\'open\',xy=(ix.index(pd.to_datetime(df[\'open_dt\'][i])),df[\'open_zly\'][i]-df[\'open_dy\'][i]),
                 xytext=(ix.index(pd.to_datetime(df[\'open_dt\'][i])),df[\'open_zly\'][i]-df[\'open_dy\'][i]+10),
                  arrowprops = dict(facecolor=\'red\',shrink=0.1))
    plt.annotate(\'close\',xy= (ix.index(pd.to_datetime(df[\'close_dt\'][i])),df[\'close_zly\'][i]-df[\'close_dy\'][i]),
                 xytext=(ix.index(pd.to_datetime(df[\'close_dt\'][i])),df[\'close_zly\'][i]-df[\'close_dy\'][i]+10),
                 arrowprops = dict(facecolor=\'black\',shrink=0.1))
    plt.show()