第十章 基本的自定义

原文:Basic customization with Matplotlib

译者:飞龙

协议:CC BY-NC-SA 4.0

在 Matplotlib 教程中,我们将讨论一些可能的图表自定义。 为了开始修改子图,我们必须定义它们。 我们很快会谈论他们,但有两种定义并构造子图的主要方法。 现在,我们只使用其中一个,但我们会很快解释它们。

现在,修改我们的graph_data函数:

def graph_data(stock):

    fig = plt.figure()
    ax1 = plt.subplot2grid((1,1), (0,0))

为了修改图表,我们需要引用它,所以我们将它存储到变量fig。 然后我们将ax1定义为图表上的子图。 我们在这里使用subplot2grid,这是获取子图的两种主要方法之一。 我们将深入讨论这些东西,但现在,你应该看到我们有 2 个元组,它们提供了(1,1)(0,0)1,1表明这是一个 1×1 网格。 然后0,0表明这个子图的『起点』将为0,0

接下来,通过我们已经编写的代码来获取和解析数据:

stock_price_url = 'http://chartapi.finance.yahoo.com/instrument/1.0/'+stock+'/chartdata;type=quote;range=10y/csv'
source_code = urllib.request.urlopen(stock_price_url).read().decode()
stock_data = []
split_source = source_code.split('\n')
for line in split_source:
    split_line = line.split(',')
    if len(split_line) == 6:
        if 'values' not in line and 'labels' not in line:
            stock_data.append(line)

date, closep, highp, lowp, openp, volume = np.loadtxt(stock_data,
                                                      delimiter=',',
                                                      unpack=True,
                                                      converters={0: bytespdate2num('%Y%m%d')})

下面,我们这样绘制数据:

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

现在,由于我们正在绘制日期,我们可能会发现,如果我们放大,日期会在水平方向上移动。但是,我们可以自定义这些刻度标签,像这样:

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

这将使标签转动到对角线方向。 接下来,我们可以添加一个网格:

ax1.grid(True)

然后,其它东西我们保留默认,但我们也可能需要略微调整绘图,因为日期跑到了图表外面。 记不记得我们在第一篇教程中讨论的configure subplots按钮? 我们不仅可以以这种方式配置图表,我们还可以在代码中配置它们,以下是我们设置这些参数的方式:

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

现在,为了防止我们把你遗留在某个地方,这里是完整的代码:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import urllib
import matplotlib.dates as mdates

def bytespdate2num(fmt, encoding='utf-8'):
    strconverter = mdates.strpdate2num(fmt)
    def bytesconverter(b):
        s = b.decode(encoding)
        return strconverter(s)
    return bytesconverter


def graph_data(stock):

    fig = plt.figure()
    ax1 = plt.subplot2grid((1,1), (0,0))

    stock_price_url = 'http://chartapi.finance.yahoo.com/instrument/1.0/'+stock+'/chartdata;type=quote;range=10y/csv'
    source_code = urllib.request.urlopen(stock_price_url).read().decode()
    stock_data = []
    split_source = source_code.split('\n')
    for line in split_source:
        split_line = line.split(',')
        if len(split_line) == 6:
            if 'values' not in line and 'labels' not in line:
                stock_data.append(line)

    date, closep, highp, lowp, openp, volume = np.loadtxt(stock_data,
                                                          delimiter=',',
                                                          unpack=True,
                                                          converters={0: bytespdate2num('%Y%m%d')})

    ax1.plot_date(date, closep,'-', label='Price')
    for label in ax1.xaxis.get_ticklabels():
        label.set_rotation(45)
    ax1.grid(True)#, color='g', linestyle='-', linewidth=5)

    plt.xlabel('Date')
    plt.ylabel('Price')
    plt.title('Interesting Graph\nCheck it out')
    plt.legend()
    plt.subplots_adjust(left=0.09, bottom=0.20, right=0.94, top=0.90, wspace=0.2, hspace=0)
    plt.show()


graph_data('TSLA')

结果为:

powered by Gitbook 该教程制作时间: 2017-01-15 12:06:05