• 二十三、共享 X 轴

    二十三、共享 X 轴

    在这个 Matplotlib 数据可视化教程中，我们将讨论sharex选项，它允许我们在图表之间共享x轴。将sharex看做『复制 x』也许更好。

    在我们开始之前，首先我们要做些修剪并在另一个轴上设置最大刻度数，如下所示：

    1. ax2.yaxis.set_major_locator(mticker.MaxNLocator(nbins=7, prune='upper'))

    以及

    1. ax3.yaxis.set_major_locator(mticker.MaxNLocator(nbins=4, prune='upper'))

    现在，让我们共享所有轴域之间的x轴。 为此，我们需要将其添加到轴域定义中：

    1. fig = plt.figure()
    2. ax1 = plt.subplot2grid((6,1), (0,0), rowspan=1, colspan=1)
    3. plt.title(stock)
    4. plt.ylabel('H-L')
    5. ax2 = plt.subplot2grid((6,1), (1,0), rowspan=4, colspan=1, sharex=ax1)
    6. plt.ylabel('Price')
    7. ax3 = plt.subplot2grid((6,1), (5,0), rowspan=1, colspan=1, sharex=ax1)
    8. plt.ylabel('MAvgs')

    上面，对于ax2和ax3，我们添加一个新的参数，称为sharex，然后我们说，我们要与ax1共享x轴。

    使用这种方式，我们可以加载图表，然后我们可以放大到一个特定的点，结果将是这样：

    二十三、共享 X 轴 - 图1

    所以这意味着所有轴域沿着它们的x轴一起移动。 这很酷吧！

    接下来，让我们将[-start:]应用到所有数据，所以所有轴域都起始于相同地方。 我们最终的代码为：

    1. import matplotlib.pyplot as plt
    2. import matplotlib.dates as mdates
    3. import matplotlib.ticker as mticker
    4. from matplotlib.finance import candlestick_ohlc
    5. from matplotlib import style
    7. import numpy as np
    8. import urllib
    9. import datetime as dt
    11. style.use('fivethirtyeight')
    12. print(plt.style.available)
    14. print(plt.__file__)
    16. MA1 = 10
    17. MA2 = 30
    19. def moving_average(values, window):
    20.     weights = np.repeat(1.0, window)/window
    21.     smas = np.convolve(values, weights, 'valid')
    22.     return smas
    24. def high_minus_low(highs, lows):
    25.     return highs-lows
    28. def bytespdate2num(fmt, encoding='utf-8'):
    29.     strconverter = mdates.strpdate2num(fmt)
    30.     def bytesconverter(b):
    31.         s = b.decode(encoding)
    32.         return strconverter(s)
    33.     return bytesconverter
    36. def graph_data(stock):
    38.     fig = plt.figure()
    39.     ax1 = plt.subplot2grid((6,1), (0,0), rowspan=1, colspan=1)
    40.     plt.title(stock)
    41.     plt.ylabel('H-L')
    42.     ax2 = plt.subplot2grid((6,1), (1,0), rowspan=4, colspan=1, sharex=ax1)
    43.     plt.ylabel('Price')
    44.     ax3 = plt.subplot2grid((6,1), (5,0), rowspan=1, colspan=1, sharex=ax1)
    45.     plt.ylabel('MAvgs')
    48.     stock_price_url = 'http://chartapi.finance.yahoo.com/instrument/1.0/'+stock+'/chartdata;type=quote;range=1y/csv'
    49.     source_code = urllib.request.urlopen(stock_price_url).read().decode()
    50.     stock_data = []
    51.     split_source = source_code.split('\n')
    52.     for line in split_source:
    53.         split_line = line.split(',')
    54.         if len(split_line) == 6:
    55.             if 'values' not in line and 'labels' not in line:
    56.                 stock_data.append(line)
    59.     date, closep, highp, lowp, openp, volume = np.loadtxt(stock_data,
    60.                                                           delimiter=',',
    61.                                                           unpack=True,
    62.                                                           converters={0: bytespdate2num('%Y%m%d')})
    64.     x = 0
    65.     y = len(date)
    66.     ohlc = []
    68.     while x < y:
    69.         append_me = date[x], openp[x], highp[x], lowp[x], closep[x], volume[x]
    70.         ohlc.append(append_me)
    71.         x+=1
    73.     ma1 = moving_average(closep,MA1)
    74.     ma2 = moving_average(closep,MA2)
    75.     start = len(date[MA2-1:])
    77.     h_l = list(map(high_minus_low, highp, lowp))
    80.     ax1.plot_date(date[-start:],h_l[-start:],'-')
    81.     ax1.yaxis.set_major_locator(mticker.MaxNLocator(nbins=4, prune='lower'))
    84.     candlestick_ohlc(ax2, ohlc[-start:], width=0.4, colorup='#77d879', colordown='#db3f3f')
    88.     ax2.yaxis.set_major_locator(mticker.MaxNLocator(nbins=7, prune='upper'))
    89.     ax2.grid(True)
    91.     bbox_props = dict(boxstyle='round',fc='w', ec='k',lw=1)
    93.     ax2.annotate(str(closep[-1]), (date[-1], closep[-1]),
    94.                  xytext = (date[-1]+4, closep[-1]), bbox=bbox_props)
    97. ##    # Annotation example with arrow
    98. ##    ax2.annotate('Bad News!',(date[11],highp[11]),
    99. ##                 xytext=(0.8, 0.9), textcoords='axes fraction',
    100. ##                 arrowprops = dict(facecolor='grey',color='grey'))
    101. ##
    102. ##    
    103. ##    # Font dict example
    104. ##    font_dict = {'family':'serif',
    105. ##                 'color':'darkred',
    106. ##                 'size':15}
    107. ##    # Hard coded text 
    108. ##    ax2.text(date[10], closep[1],'Text Example', fontdict=font_dict)
    112.     ax3.plot(date[-start:], ma1[-start:], linewidth=1)
    113.     ax3.plot(date[-start:], ma2[-start:], linewidth=1)
    115.     ax3.fill_between(date[-start:], ma2[-start:], ma1[-start:],
    116.                      where=(ma1[-start:] < ma2[-start:]),
    117.                      facecolor='r', edgecolor='r', alpha=0.5)
    119.     ax3.fill_between(date[-start:], ma2[-start:], ma1[-start:],
    120.                      where=(ma1[-start:] > ma2[-start:]),
    121.                      facecolor='g', edgecolor='g', alpha=0.5)
    123.     ax3.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d'))
    124.     ax3.xaxis.set_major_locator(mticker.MaxNLocator(10))
    125.     ax3.yaxis.set_major_locator(mticker.MaxNLocator(nbins=4, prune='upper'))
    127.     for label in ax3.xaxis.get_ticklabels():
    128.         label.set_rotation(45)
    132.     plt.setp(ax1.get_xticklabels(), visible=False)
    133.     plt.setp(ax2.get_xticklabels(), visible=False)
    134.     plt.subplots_adjust(left=0.11, bottom=0.24, right=0.90, top=0.90, wspace=0.2, hspace=0)
    135.     plt.show()
    138. graph_data('EBAY')

    下面我们会讨论如何创建多个y轴。