程式語言-看盤版面(上)-圖框教學

難易程度★★

Discipline(台股ETF資料科學)

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台股ETF資料科學-程式類

7 min readMar 3, 2019

此篇文章使用 Anaconda的 Jupyter寫程式，測試環境 python3.6，事先完成 matplotlib、numpy套件安裝

本篇用 matplotlib套件裡不同方法繪製圖框

前幾篇的程式畫出來的圖都是線條來呈現，如下圖

但實際上我們在看盤的時候其實都是看蠟燭圖(candlesticks)

也就是每天的『開盤價』(open)、『收盤價』(close)、『最低值』(low)、『最高值』(high)

有時也會參考一些技術指標，例如「KD值」(kd)及「成交量」(volume)

不過今天要先從基礎圖框練習，為此，版主還真的專研了一陣子

介紹套件

matplotlib是Python及NumPy的可視化操作界面， pyplot是matplotlib裡的一個模塊

今天我們要深入到用pyplot裡的`figure物件，裡面有兩種繪圖的方法

figure.add_subplot()
fig.add_axes()

add_axes和add_subplot有什麼區別？

此連結有清楚的解釋兩者些許的差異，不過下面程式也會解說

What are the differences between add_axes and add_subplot?

Both, and add_subplot add an axes to a figure. They both return a matplotlib.axes.Axes object. However, the mechanism…

stackoverflow.com

程式解析

導入教學所需的套件

#導入繪圖套件
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. 繪製初始圖框，記得要plot(繪製)及show(顯示)

#繪製初始圖框
plt.figure(figsize=(24,8), dpi=72, 
           facecolor=”white”,edgecolor=”green”)
plt.plot()
plt.show()

3. 使用add_subplot繪製圖框，這裡切了2x3共6塊，只顯示第1、2、5、6塊

參數：add_subplot(上下切幾塊，左右切幾塊，左上到右下第幾塊)

#建立初始圖框
fig = plt.figure(figsize=(16,8))#在fig圖裡可以切塊
ax = fig.add_subplot(2, 3, 1)
ax2 = fig.add_subplot(2, 3, 2)
ax3 = fig.add_subplot(2, 3, 5)
ax4 = fig.add_subplot(2, 3, 6)
plt.show()

4. 設定座標範圍及座標數，這裡將x座標範圍(set_xlim)設1~10.1，標籤(set_xticks)設定1~10，標籤間距為1

注意：set_xtick的範圍尾數要＋1

#設定座標範圍及座標數
fig = plt.figure(figsize=(16,8))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax.set_xlim(1,10.1) ##設定x軸範圍
ax.set_xticks(range(1,11,1)) ##設定x軸標籤
ax.set_ylim(-8.5,11)
ax.set_yticks(range(-8,11,2))
plt.show()

5. 設定標籤顯示資料(set_xticklabels)，放入文字a~j，可以自行調整字體大小(fontsize)及旋轉角度(rotation)

#設定標籤顯示資料
fig = plt.figure(figsize=(16,8))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax.set_xlim(1,10.1)
ax.set_xticks(range(1,11,1))##設定x軸標籤文字，旋轉90度ax.set_xticklabels(list(“abcdefghij”),fontsize=20,rotation=90) 
ax.set_ylim(-8.5,11)
ax.set_yticks(range(-8,11,2))
ax.set_yticklabels(list(“abcdefghij”),fontsize=30,rotation=45)
plt.show()

6. 練習在裡面畫sin的圖形。因為有x、y參數，記得使用plt.plot(x, y)

#練習繪圖
fig = plt.figure(figsize=(16,8))
ax = fig.add_subplot(2, 1, 1)
ax.set_xlim(1,10.1)
ax.set_xticks(range(1,11,1))
ax.set_xticklabels(list(“abcdefghij”),fontsize=20,rotation=90)
ax.set_ylim(-8.5,11)
ax.set_yticks(range(-8,11,2))
x = np.arange(0.0, 10.0, 0.01)
y = 5*np.sin(2*np.pi*x)
plt.plot(x, y)
plt.show()

休息一下

7. 使用add_axes繪製圖框，圖框的位置是自己定義的，兩個圖塊可以重疊

參數：add_axes( x初始座標, y初始座標, 寬, 高 )

#建立初始圖框
fig = plt.figure(figsize=(24, 15))#在fig圖裡可以堆疊，自訂放置位置
ax = fig.add_axes([0,0.3,1,0.5])
ax2 = fig.add_axes([0,0.1,1,0.2])
ax3 = fig.add_axes([0,0,1,0.1])
plt.show()

8. 比照上面練習繪圖，每一個圖塊都畫sin函數

注意：一般會習慣將座標文字放在最後一個圖塊

#練習繪圖
fig = plt.figure(figsize=(24, 15))
ax = fig.add_axes([0,0.3,1,0.5])
ax2 = fig.add_axes([0,0.1,1,0.2])
ax3 = fig.add_axes([0,0,1,0.1])
ax3.set_xlim(1,10.1)
ax3.set_xticks(range(1,11,1))
ax3.set_xticklabels(list(“abcdefghij”),fontsize=20,rotation=90)
x = np.arange(0.0, 10.0, 0.01)
y = 5*np.sin(2*np.pi*x)
ax.plot(x,y)
ax2.plot(x,y)
ax3.plot(x,y)
plt.show()