1. 需求

做股票分析的朋友經常會見到類似這種的期貨公司持倉榜單圖：

這種圖就是棒棒糖圖，也就是我們今天文章的目標：

繪制出期貨持倉榜單的棒棒糖圖

圖中線的兩端是圓點或者菱形，旁邊都有標注持倉證券商和相對應的持多倉數或持空倉數，且左右線顏色不同，畫圖思路大體就是：先畫水平線圖，再用 scatter 散點圖畫線左右兩端的點，然后標注兩端名稱，以及標題和注解，

Python 中比較常用的兩種圖表庫是 matplotlib 和 plotly，上圖就是以 matplotlib 繪制，而 Plotly 互動性更好，

更進一步，如果想讓用戶可以點擊選擇交易日期，查看該日期對應的榜單圖，這就可以通過一個回應式 web 應用程式來實作，Dash 是一個基于 python 的互動式可視化 web 應用框架，matplotlib 和 Plotly 都可與 Dash 框架結合使用，

Matplotlib 大家比較熟悉，在開始之前，我們先簡單介紹下 plotly 和 Dash，

2. Plotly

plotly 庫（plotly.py）是一個互動式的開源繪圖庫，支持40多種獨特的圖表型別，涵蓋各種統計，財務，地理，科學和三維用例，是適用于Python，R 和 JavaScript 的互動式圖表庫，

plotly.py 建立在 Plotly JavaScript 庫（plotly.js）之上，使Python用戶可以創建基于 Web 的漂亮互動式可視化效果，這些可視化效果可以顯示在 Jupyter 筆記本中，可以保存到獨立的 HTML 檔案中，也可以作為純 Python 使用，其官方檔案上提供了各種圖示的介面說明，

3. Dash

Dash 是用于構建 Web 應用程式的 Python 框架，Dash 建立在 Flask、Plotly.js 和 React.js 基礎之上，即 Dash 中的控制元件和其觸發事件都是用 React.js 包裝的，Plotly.js 為 Dash 提供強大的互動式資料可視化圖庫，Flask 為其提供后端框架，這個框架對 python 程式員特別友好，只需要寫 python 代碼，不需要寫 JS 代碼，直接拖拽控制元件來用即可，感興趣的童鞋可以去 Dash 的官方檔案多多了解一下，Dash 是使用純 Python 構建高度自定義用戶界面的資料可視化應用程式的理想選擇，它特別適合做資料分析、資料可視化以及儀表盤或者報告展示，可以將 Dash 應用程式部署到服務器，然后通過 URL 共享它們，不受平臺和環境的限制，

4. 安裝

在畫圖之前，我們需要裝一下 Dash、plotly 相關包，可以用 pip 裝：

pip install plotly dash


或者也可以用 conda 進行安裝，

5. 資料格式和資料處理

測驗資料來自東方財富網，用 csv 檔案格式保存，

資料的格式如下，header 是日期為第一列，第3列往后為期貨公司名字，表格中的負數是上面圖中藍色的空倉，正數是紅色的多倉，繪圖時，從表格中取出某一日期的一行記錄，將持倉數目排序，把對應的資料存入串列中，之后進行畫圖，

首先對資料進行清洗和處理， pandas讀取資料，這里需要去除 000905_SH 列，以及洗掉全0行，代碼如下：

excel_pd = pd.read_excel('data/IC期貨商歷史資料(1).xlsx', index_col='日期')
# 去空
excel_pd.dropna()
# 去除000905_SH列
excel_pd = excel_pd.drop(labels='000905_SH', axis=1)
# 去0行
excel_pd = excel_pd[~(excel_pd == 0).all(axis=1)]
# 取出時間串列，獲取最大日期和最小日期，為日歷選項做判斷
date_list = excel_pd.index.values.tolist()
min_date = min(date_list)
max_date = max(date_list)

接下來我們需要根據輸入的日期來篩選某一行記錄，分別將持空倉期貨公司和持多倉期貨公司取出，剔除持倉數為0的期貨公司，代碼如下：

def get_data_via_date_from_excel(date):
    # 篩選日期
    sheet1_data =https://www.cnblogs.com/hhh188764/p/ excel_pd.loc[date]
    # 去除列值為0
    sheet1_data = https://www.cnblogs.com/hhh188764/p/sheet1_data[sheet1_data != 0]
    # 排序 從小到大
    sheet1_data =https://www.cnblogs.com/hhh188764/p/ sheet1_data.sort_values()
    # 空倉
    short_hold = sheet1_data[sheet1_data < 0]
    # 多倉
    long_hold = sheet1_data[sheet1_data >= 0].sort_values(ascending=False)
    return short_hold, long_hold

6. 畫圖

Matplotlib畫圖

創建一張畫布figure和ax畫圖層，用ax.hlines分別畫空倉水平線和多倉水平線，用ax.scatter畫左右兩邊線的散點，使用菱形marker，使用plt.text分別畫線兩端的標注期貨公司和持倉數，plt.annotate畫排名標注，分別設定顏色和字體大小，

但這個效果是反的，我們是希望排名最前面的在上，排名最后面的下，這時我們可以設定y軸反置一下ax.invert_yaxis()，添加圖例和標題以及設定坐標軸不可見，得到最終效果：

核心代碼如下：

def draw_lollipop_graph(short_hold, long_hold, date):
    # sheet_major.index.values.tolist()
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))
    # 空倉水平線
    ax.hlines(y=[i for i in range(len(short_hold))], xmin=list(short_hold), xmax=[0] * len(short_hold.index), color='#1a68cc', label='空')
    # 多倉水平線
    ax.hlines(y=[i for i in range(len(long_hold))], xmax=list(long_hold), xmin=[0] * len(long_hold.index), color='red', label='多')
    # 畫散點
    ax.scatter(x=list(short_hold), y=[i for i in range(len(short_hold))], s=10, marker='d', edgecolors="#1a68cc", zorder=2, color='white')  # zorder設定該點覆寫線
    ax.scatter(x=list(long_hold), y=[i for i in range(len(long_hold))], s=10, marker='d', edgecolors="red", zorder=2, color='white')  # zorder設定該點覆寫線
    # 畫線兩端標注圖
    for x, y, label in zip(list(short_hold), range(len(short_hold)), short_hold.index):
        plt.text(x=x, y=y, s=label+'({}) '.format(abs(x)), horizontalalignment='right', verticalalignment='center', fontsize=10)
    for x, y, label in zip(list(long_hold), range(len(long_hold)), long_hold.index):
        plt.text(x=x, y=y, s=' '+label+'({})'.format(abs(x)), horizontalalignment='left', verticalalignment='center', fontsize=10)
    # 設定排名
    size = [17, 16, 15] + [8 for i in range(max(len(short_hold), len(long_hold))-3)]
    color = ['#b91818', '#e26012', '#dd9f10'] + ['#404040' for i in range(max(len(short_hold), len(long_hold))-3)]
    for i, s, c in zip(range(max(len(short_hold), len(long_hold))+1), size, color):
        plt.annotate(s=i+1, xy=(0, i), fontsize=s, ma='center', ha='center', color=c)
    # 坐標軸y反置
    ax.invert_yaxis()
    # 坐標軸不可見
    ax.set_xticks([])
    ax.set_yticks([])
    ax.spines['top'].set_visible(False)  # 去上邊框
    ax.spines['bottom'].set_visible(False)  # 去下邊框
    ax.spines['left'].set_visible(False)  # 去左邊框
    ax.spines['right'].set_visible(False)  # 去右邊框
    # 設定title
    ax.set_title('黃金持倉龍虎榜單({})'.format(date), position=(0.7, 1.07), fontdict=dict(fontsize=20, color='black'))
    # 自動獲取ax圖例句柄及其標簽
    handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()
    plt.legend(handles=handles, ncol=2, bbox_to_anchor=(0.75, 1.05), labels=labels, edgecolor='white', fontsize=10)
    # 保存fig
    image_filename = "lollipop_rank.png"
    plt.savefig(image_filename)
    encoded_image = base64.b64encode(open(image_filename, 'rb').read())
    # plt.show()
    return encoded_image

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標籤：Python

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