搭建自己的回测系统（九）数据可视化进阶

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收藏于 : 2019-01-13 15:40 被转藏 : 1

在上一讲的基础上，我们会对金融数据可视化做更进一步的探索。

subplot2grid设置子图网络

上一讲中提到了通过add_subplot来增加子图，这种方法可以设置子图网格和子图在网格中的所在位置。在本讲中，我们会介绍一种更加灵活地设置网格的方法——subplot2grid，该方法可以设置各子图所占的行列数，其基本用法为：

subplot2grid(shape, loc, rowspan, colspan, **kwargs)

其中：shape是网格形状，loc是子图所在位置，rowspan是子图所占行数，colspan是子图所占列数

candlestick_ohlc方法绘制K线图

K线图(蜡烛图)是金融市场中常见的图形，在matplotlib中可以通过candlestick_ohlc方法绘制，其基本参数和用法是：

candlestick_ohlc（ax, quotes, width=0.2, colorup='k', colordown='r', alpha=1.0)

其中：参数ax为坐标轴，width为bar的宽度，colorup是上涨时显示的颜色，colordown是下跌时显示的颜色。

quotes为包含时间（time）、开盘价（open）、最高价(high)、最低价(low)、收盘价(close)的序列，candlestick_ohlc方法只会读取序列的前5个，因此可以传入任意长度的序列。另外需要注意的是time必须是浮点类型，一般需要用matplotliab中的date2num方法进行格式转换。

带成成交量的K线图绘制

运用上面的知识，我们可以开始K线图的设置了。整个图形分成两个子图，上面的子图是K线，而下面的子图是成交量柱状图。采用subplot2grid设置两个子图的位置：

ax1 = plt.subplot2grid((4,4),(0,0),rowspan=3,colspan=4)

ax2 = plt.subplot2grid((4,4),(3,0),rowspan=1,colspan=4)

以上表示K线图占据上面3*4的网格，成交柱状图占下面1*4的网格。

采用candlestick_ohlc和bar方法分别进行画图，根据上一讲的内容对图形的坐标轴进行设置，在此不再重述。在画完图后，我们还需要对图的样式进行调整：

plt.setp(ax1.get_xticklabels(),visible = False)

plt.setp(ax1.yaxis.get_ticklabels()[0], visible = False)

plt.subplots_adjust(bottom=0.20, top=0.90, hspace=0)

上面的代码中，第一行是隐藏K线图x轴的标签，第二行是隐藏K线图y轴的第一个标签（该标签会与下面的子图有重合），第三行是调整图形的边距并且使得两个子图之间无空隙。

完成上述操作后，就可以得到最终的图形了。