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Pyecharts：绘制绚丽多姿的K线图，解读股市行情趋势
后端
2023-06-21 14:54:49
Pyecharts：Python数据可视化利器
数据可视化的魔力
数字和表格往往难以一目了然地理解隐藏在数据中的奥秘。此时，数据可视化便闪耀登场，将数据转化为图形、图表和其它视觉元素，揭示其模式、趋势和异常情况。
Pyecharts：Python数据可视化库
Pyecharts是一个基于ECharts构建的Python可视化库，支持绘制常见的图表类型（如折线图、柱状图和饼图）和更高级的图表（如K线图、热力图和散点图）。
Pyecharts K线图：洞悉股市风云
K线图是一种常用的图表类型，用于展示股票在一段时间内的走势。Pyecharts提供了丰富的K线图参数配置，包括数据、日期、标题、轴配置、标记点和标记线。
代码实战：绘制多种炫酷K线图
基础K线图
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Kline
# 数据准备
data = [
[20210601, 10.0, 15.0, 5.0, 12.0, 130000],
[20210602, 12.0, 18.0, 10.0, 16.0, 110000],
[20210603, 16.0, 22.0, 14.0, 18.0, 90000],
[20210604, 18.0, 24.0, 16.0, 20.0, 70000],
[20210605, 20.0, 26.0, 18.0, 22.0, 60000],
]
# 创建K线图对象
kline = Kline()
# 设置数据和时间戳
kline.add_xaxis(data)
kline.add_yaxis("价格", data)
# 设置标题
kline.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="基础K线图"))
# 绘制K线图
kline.render()
带分时图的K线图
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Kline
# 数据准备
kline_data = [
[20210601, 10.0, 15.0, 5.0, 12.0, 130000],
[20210602, 12.0, 18.0, 10.0, 16.0, 110000],
[20210603, 16.0, 22.0, 14.0, 18.0, 90000],
[20210604, 18.0, 24.0, 16.0, 20.0, 70000],
[20210605, 20.0, 26.0, 18.0, 22.0, 60000],
]
time_data = [
[20210601, 10.1, 14.9, 5.1, 11.9],
[20210602, 11.9, 17.9, 9.9, 15.9],
[20210603, 15.9, 21.9, 13.9, 17.9],
[20210604, 17.9, 23.9, 15.9, 19.9],
[20210605, 19.9, 25.9, 17.9, 21.9],
]
# 创建K线图对象
kline = Kline()
# 设置数据和时间戳
kline.add_xaxis(kline_data)
kline.add_yaxis("价格", kline_data)
# 创建分时图对象
line = Line()
# 设置数据和时间戳
line.add_xaxis(time_data)
line.add_yaxis("分时图", time_data)
# 合并K线图和分时图
kline.overlap(line)
# 设置标题
kline.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="带分时图的K线图"))
# 绘制K线图
kline.render()
带技术指标的K线图
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Kline
# 数据准备
kline_data = [
[20210601, 10.0, 15.0, 5.0, 12.0, 130000],
[20210602, 12.0, 18.0, 10.0, 16.0, 110000],
[20210603, 16.0, 22.0, 14.0, 18.0, 90000],
[20210604, 18.0, 24.0, 16.0, 20.0, 70000],
[20210605, 20.0, 26.0, 18.0, 22.0, 60000],
]
macd_data = [
[20210601, 0.5, 0.0, -0.5],
[20210602, 1.0, 0.5, 0.0],
[20210603, 1.5, 1.0, 0.5],
[20210604, 2.0, 1.5, 1.0],
[20210605, 2.5, 2.0, 1.5],
]
# 创建K线图对象
kline = Kline()
# 设置数据和时间戳
kline.add_xaxis(kline_data)
kline.add_yaxis("价格", kline_data)
# 创建MACD指标对象
macd = MACD()
# 设置数据和时间戳
macd.add_xaxis(kline_data)
macd.add_yaxis("MACD", macd_data)
# 合并K线图和MACD指标
kline.overlap(macd)
# 设置标题
kline.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="带MACD指标的K线图"))
# 绘制K线图
kline.render()
结论
Pyecharts是一个功能强大的Python可视化库，提供丰富的图表类型和配置选项，使开发者能够轻松地创建具有洞察力和吸引力的数据可视化。
常见问题解答
-
如何安装Pyecharts？
pip install pyecharts -
如何创建Pyecharts K线图？
from pyecharts.charts import Kline # 数据准备 data = [ [20210601, 10.0, 15.0, 5.0, 12.0, 130000], # ... ] # 创建K线图对象 kline = Kline() # 设置数据和时间戳 kline.add_xaxis(data) kline.add_yaxis("价格", data) # 设置标题 kline.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="K线图")) # 绘制K线图 kline.render() -
如何添加分时图到Pyecharts K线图？
# 创建分时图对象 line = Line() # 设置数据和时间戳 line.add_xaxis(time_data) line
