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各位大神求助python matplotlib 時間序列繪圖問題

2021-04-23 01:27:56 其他

我現在想通過python繪制一個期貨交易行情的分時圖，因為分時圖的特點是，昨天的夜盤資料 晚上21:00 -23:00 作為資料的開始，一天內的交易時間是不連續的，上午9:00 - 10:15   上半場，上午10:30-11:30 上午的下半場，還有下午1:30-3:00 下午場，因此整個時間軸是一個不連續的時間資料， y軸資料就是行情的價格。

單純繪制價格圖的時候 是一個連續的曲線 如下圖，
但是一旦把時間作為x軸 資料加入的時候 就是一個不連續的價格曲線，如下圖。
 
我想要的一個效果是  價格曲線是連續的，但是下面又能夠對應上該價格的發生時間，求助諸位大神，看看有沒有什么好的方法？

源代碼太大，含有資料，方便各位大神 幫忙除錯，放在1樓了，感謝諸位了！

uj5u.com熱心網友回復：

代碼有資料 放在本樓


#coding=utf-8 

from __future__ import division

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd



duan ="--------------------------"  #在控制臺斷行區別的     



if __name__ == "__main__":  

       

   

    

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  3921.0,  3923.0,  3922.0,  3922.0,  3927.0,  3928.0,  3928.0,  3929.0,  3926.0,  3927.0,

  3928.0,  3926.0,  3922.0,  3912.0,  3911.0,  3908.0,  3912.0,  3910.0,  3913.0,  3905.0,

  3910.0,  3904.0,  3893.0,  3896.0,  3898.0,  3896.0,  3903.0,  3905.0,  3905.0,  3907.0,

  3906.0,  3909.0,  3910.0,  3910.0,  3913.0,  3911.0,  3911.0,  3914.0,  3913.0,  3908.0,

  3913.0,  3910.0,  3910.0,  3911.0,  3914.0,  3918.0,  3917.0,  3917.0,  3919.0,  3919.0,

  3917.0,  3922.0,  3926.0,  3924.0,  3927.0,  3925.0,  3940.0,  3940.0,  3943.0,  3949.0,

  3953.0,  3951.0,  3951.0,  3953.0,  3950.0,  3957.0,  3964.0,  3964.0,  3960.0,  3958.0,

  3963.0,  3963.0,  3956.0,  3959.0,  3959.0,  3957.0,  3961.0,  3960.0,  3960.0,  3963.0,

  3972.0,  3971.0,  3974.0,  3982.0,  3980.0,  3981.0,  3969.0,  3970.0,  3970.0,  3972.0,

  3968.0,  3968.0,  3970.0,  3974.0,  3973.0,  3974.0,  3971.0,  3972.0,  3978.0,  3982.0,

  3975.0,  3971.0,  3970.0,  3972.0,  3971.0,  3970.0,  3973.0,  3973.0,  3976.0,  3976.0,

  3975.0,  3981.0,  3980.0,  3979.0,  3979.0,  3984.0,  3980.0,  3977.0,  3983.0,  3984.0,

  3984.0,  3980.0,  3979.0,  3979.0,  3978.0,  3978.0,  3978.0,  3979.0,  3983.0,  3978.0,

  3978.0,  3981.0,  3984.0,  3990.0,  3993.0,  3997.0,  4001.0,  4000.0,  3997.0,  4003.0,

  4003.0,  4000.0,  4002.0,  3991.0,  3994.0,  4006.0,]



    



    fig, ax = plt.subplots() 

   

#     plt.plot(nump_array_date,nump_array_price)

    plt.plot(nump_array_price)

    plt.show()





    

uj5u.com熱心網友回復：

https://blog.csdn.net/tpoy0099/article/details/49511907

uj5u.com熱心網友回復：

這應該是樓主想要的效果吧？具體細節可以再調整。


    df=pd.DataFrame({'date':nump_array_date,'price':nump_array_price})

    df_night=df[df.date<'2017-08-09 09:00:00']

    df_0900=df[(df.date>='2017-08-09 09:00:00')&(df.date<='2017-08-09 10:15:00')]

    df_1030=df[(df.date>='2017-08-09 10:30:00')&(df.date<='2017-08-09 11:30:00')]

    df_1330=df[(df.date>='2017-08-09 13:30:00')&(df.date<='2017-08-09 15:00:00')]



    

    # plt.plot(df_night.date,df_night.price)

    plt.plot(df_0900.date,df_0900.price)

    plt.plot(df_1030.date,df_1030.price)

    plt.plot(df_1330.date,df_1330.price)



    plt.xticks(rotation=80)

    plt.show()

uj5u.com熱心網友回復：

uj5u.com熱心網友回復：

額，看錯題目了，代碼更正如下：

    df=pd.DataFrame({'date':nump_array_date,'price':nump_array_price})

    df_night=df[df.date<'2017-08-09 09:00:00']

    df_0900=df[(df.date>='2017-08-09 09:00:00')&(df.date<='2017-08-09 10:15:00')]

    df_1030=df[(df.date>='2017-08-09 10:30:00')&(df.date<='2017-08-09 11:30:00')]

    df_1330=df[(df.date>='2017-08-09 13:30:00')&(df.date<='2017-08-09 15:00:00')]

    df_all=df_0900.append(df_1030)

    df_final=df_all.append(df_1330)

    

    x_tk=[]

    x_lb=[]



    for i in range(0,len(df_final.date.tolist())):

        x_tk.append(i)

        if i % 7==0:

            x_lb.append(df_final.date.tolist()[i])

        else:

            x_lb.append("")

    

    plt.plot(x_tk,df_final.price)

    plt.xticks(x_tk,(x_lb),rotation=80)

    plt.show()

uj5u.com熱心網友回復：

請問樓主，如何得到你問題里圖二的效果，我想要這種效果

轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qita/279026.html

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