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Python 數據科學入門:Matplotlib 基本的自定義

時間:2020-03-29來源:電腦系統城作者:電腦系統城

在 Matplotlib 教程中,我們將討論一些可能的圖表自定義。 為了開始修改子圖,我們必須定義它們。 我們很快會談論他們,但有兩種定義并構造子圖的主要方法。 現在,我們只使用其中一個,但我們會很快解釋它們。

現在,修改我們的graph_data函數:


 
  1. def graph_data(stock): 
  2.  
  3.     fig = plt.figure() 
  4.     ax1 = plt.subplot2grid((1,1), (0,0))1234 

為了修改圖表,我們需要引用它,所以我們將它存儲到變量fig。 然后我們將ax1定義為圖表上的子圖。 我們在這里使用subplot2grid,這是獲取子圖的兩種主要方法之一。 我們將深入討論這些東西,但現在,你應該看到我們有 2 個元組,它們提供了(1,1)和(0,0)。 1,1表明這是一個 1×1 網格。 然后0,0表明這個子圖的『起點』將為0,0。

接下來,通過我們已經編寫的代碼來獲取和解析數據:


 
  1. stock_price_url = 'http://chartapi.finance.yahoo.com/instrument/1.0/'+stock+'/chartdata;type=quote;range=10y/csv' 
  2. source_code = urllib.request.urlopen(stock_price_url).read().decode() 
  3. stock_data = [] 
  4. split_source = source_code.split('\n') 
  5. for line in split_source: 
  6.     split_line = line.split(',') 
  7.     if len(split_line) == 6: 
  8.         if 'values' not in line and 'labels' not in line: 
  9.             stock_data.append(line) 
  10.  
  11. date, closep, highp, lowp, openp, volume = np.loadtxt(stock_data, 
  12.                                                       delimiter=',', 
  13.                                                       unpack=True, 
  14.                                                       converters={0: bytespdate2num('%Y%m%d')})1234567891011121314 

下面,我們這樣繪制數據:


 
  1. ax1.plot_date(date, closep,'-', label='Price')1 

現在,由于我們正在繪制日期,我們可能會發現,如果我們放大,日期會在水平方向上移動。但是,我們可以自定義這些刻度標簽,像這樣:


 
  1. for label in ax1.xaxis.get_ticklabels():  
  2.     label.set_rotation(45)12 

這將使標簽轉動到對角線方向。 接下來,我們可以添加一個網格:


 
  1. ax1.grid(True)1 

然后,其它東西我們保留默認,但我們也可能需要略微調整繪圖,因為日期跑到了圖表外面。 記不記得我們在第一篇教程中討論的configure subplots按鈕? 我們不僅可以以這種方式配置圖表,我們還可以在代碼中配置它們,以下是我們設置這些參數的方式:


 
  1. plt.subplots_adjust(left=0.09, bottom=0.20, right=0.94, top=0.90, wspace=0.2, hspace=0)1 

現在,為了防止我們把你遺留在某個地方,這里是完整的代碼:


 
  1. import matplotlib.pyplot as plt 
  2. import numpy as np 
  3. import urllib 
  4. import matplotlib.dates as mdates 
  5.  
  6. def bytespdate2num(fmt, encoding='utf-8'): 
  7.     strconverter = mdates.strpdate2num(fmt) 
  8.     def bytesconverter(b): 
  9.         s = b.decode(encoding) 
  10.         return strconverter(s) 
  11.     return bytesconverter 
  12.  
  13.  
  14. def graph_data(stock): 
  15.  
  16.     fig = plt.figure() 
  17.     ax1 = plt.subplot2grid((1,1), (0,0)) 
  18.  
  19.     stock_price_url = 'http://chartapi.finance.yahoo.com/instrument/1.0/'+stock+'/chartdata;type=quote;range=10y/csv' 
  20.     source_code = urllib.request.urlopen(stock_price_url).read().decode() 
  21.     stock_data = [] 
  22.     split_source = source_code.split('\n') 
  23.     for line in split_source: 
  24.         split_line = line.split(',') 
  25.         if len(split_line) == 6: 
  26.             if 'values' not in line and 'labels' not in line: 
  27.                 stock_data.append(line) 
  28.  
  29.     date, closep, highp, lowp, openp, volume = np.loadtxt(stock_data, 
  30.                                                           delimiter=',', 
  31.                                                           unpack=True, 
  32.                                                           converters={0: bytespdate2num('%Y%m%d')}) 
  33.  
  34.     ax1.plot_date(date, closep,'-', label='Price') 
  35.     for label in ax1.xaxis.get_ticklabels(): 
  36.         label.set_rotation(45) 
  37.     ax1.grid(True)#, color='g', linestyle='-', linewidth=5) 
  38.  
  39.     plt.xlabel('Date') 
  40.     plt.ylabel('Price') 
  41.     plt.title('Interesting Graph\nCheck it out') 
  42.     plt.legend() 
  43.     plt.subplots_adjust(left=0.09, bottom=0.20, right=0.94, top=0.90, wspace=0.2, hspace=0) 
  44.     plt.show() 
  45.  
  46.  
  47. graph_data('TSLA')1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647 

結果為:

Python 數據科學入門10:Matplotlib 基本的自定義
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