问如何调整matplotlib自动选择的x刻度值的界限？
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Stack Overflow用户

提问于 2021-02-13 07:22:21

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我有一个图表，它显示了一只股票在一天中每隔五分钟的收盘价。X轴显示时间，x值的范围是从9:30到4:00 (16:00)。问题是x轴的自动边界是从9:37到16:07，而我真的只想要它从9:30到16:00。

我当前运行的代码是：

    stk = yf.Ticker(ticker)
    his = stk.history(interval="5m", start=start, end=end).values.tolist() #open - high - low - close - volume
    x = []
    y = []
    count = 0
    five_minutes = datetime.timedelta(minutes = 5)
    for bar in his:
        x.append((start + five_minutes * count))#.strftime("%H:%M"))
        count = count + 1
        y.append(bar[3])
    plt.clf()
    plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%H:%M"))
    plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.MinuteLocator(interval=30))
    plt.plot(x, y)
    plt.gcf().autofmt_xdate()
    plt.show()

它会生成这个图(当前是一个链接，因为我使用的是一个新用户帐户)：

我认为应该使用datetime函数axis.set_data_interval，所以我通过提供代表9:30和16:00的datetime对象来实现。这给了我一个错误：

TypeError：'float‘和'datetime.datetime’的实例之间不支持'<‘

有没有其他方法可以让我在调整第一个xtick的同时，让它自动填充剩下的部分？

python

matplotlib

yfinance

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回答 2

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2021-02-13 16:20:02

通过调整mdates记号定位器的使用方式，可以修复此问题。这是一个基于r-beginners共享的示例，以使其具有可比性。请注意，我使用pandas plotting function是为了方便起见。它需要x_compat=True参数才能与mdates一起使用

import pandas as pd                # 1.1.3
import yfinance as yf              # 0.1.54
import matplotlib.dates as mdates  # 3.3.2

# Import data
ticker = 'AAPL'
stk = yf.Ticker(ticker)
his = stk.history(period='1D', interval='5m')

# Create pandas plot with appropriately formatted x-axis ticks
ax = his.plot(y='Close', x_compat=True, figsize=(10,5))
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.MinuteLocator(byminute=[0, 30]))
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%H:%M', tz=his.index.tz))
ax.legend(frameon=False)
ax.figure.autofmt_xdate(rotation=0, ha='center')

票数 1

Stack Overflow用户

发布于 2021-02-13 09:17:37

样本数据是通过从雅虎财经获取苹果的股票价格而创建的。所需的五分钟间隔标签是通过使用date函数以五分钟间隔获取开始和结束时间而获得的字符串列表。在此基础上，将x轴绘制为五分钟间隔数和收盘价的图表，并通过切片将x轴设置为任意间隔。

import yfinance as yf
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import pandas as pd
import numpy as np

ticker = 'AAPL'

stk = yf.Ticker(ticker)
his = stk.history(period='1D',interval="5m")
his.reset_index(inplace=True)

time_rng = pd.date_range('09:30','15:55', freq='5min')
labels = ['{:02}:{:02}'.format(t.hour,t.minute) for t in time_rng]

fig, ax = plt.subplots()

x = np.arange(len(his))
y = his.Close

ax.plot(x,y)
ax.set_xticks(x[::3])
ax.set_xticklabels(labels[::3], rotation=45)

plt.show()