come tracciare ohlc candlestick con datetime in matplotlib?

Ho bisogno di tracciare i dati commerciali ogni 5 minuti (una candela)come tracciare ohlc candlestick con datetime in matplotlib?

Ecco quello che ho finora:

from matplotlib.finance import candlestick2_ohlc 
fig, ax = plt.subplots() 
candlestick2_ohlc(ax,quotes['open'],quotes['high'],quotes['low'],quotes['close'],width=0.6)

e sembra che questo:

I bisogno di migliorarlo:

Il segno blu indica che il display xticks con int, mi piacerebbe che fossero nel formato datetime.
Il segno rosso mostra il valore x nella barra di stato. Mi piacerebbe che fosse nel formato datetime.

Ecco i dati quotes demo:

array([ (1459388100, 29.799999237060547, 29.799999237060547, 29.799999237060547, 29.799999237060547, 148929.0, 450030016.0), 
    (1459388400, 29.799999237060547, 29.979999542236328, 29.709999084472656, 29.920000076293945, 10395.0, 31069984.0), 
    (1459388700, 29.959999084472656, 30.18000030517578, 29.719999313354492, 30.149999618530273, 38522.0, 114999968.0), 
    (1459389000, 30.170000076293945, 30.479999542236328, 30.0, 30.149999618530273, 29823.0, 90220032.0), 
    (1459389300, 30.149999618530273, 30.75, 30.1299991607666, 30.549999237060547, 38903.0, 118620032.0), 
    (1459389600, 30.59000015258789, 30.93000030517578, 30.559999465942383, 30.65999984741211, 42308.0, 130000000.0), 
    (1459389900, 30.6200008392334, 30.690000534057617, 30.3799991607666, 30.3799991607666, 20209.0, 61689984.0), 
    (1459390200, 30.3700008392334, 30.489999771118164, 30.18000030517578, 30.18000030517578, 18491.0, 56169984.0), 
    (1459390500, 30.190000534057617, 30.329999923706055, 30.010000228881836, 30.010000228881836, 17641.0, 53200000.0), 
    (1459390800, 30.030000686645508, 30.399999618530273, 30.030000686645508, 30.280000686645508, 9526.0, 28899968.0), 
    (1459391100, 30.299999237060547, 30.31999969482422, 30.200000762939453, 30.209999084472656, 9282.0, 28100096.0), 
    (1459391400, 30.190000534057617, 30.280000686645508, 30.049999237060547, 30.1200008392334, 8663.0, 26099968.0), 
    (1459391700, 30.110000610351562, 30.110000610351562, 29.959999084472656, 30.100000381469727, 15677.0, 47099904.0), 
    (1459392000, 30.1200008392334, 30.260000228881836, 30.0, 30.059999465942383, 5649.0, 17000064.0), 
    (1459392300, 30.079999923706055, 30.299999237060547, 30.0, 30.280000686645508, 6057.0, 18199936.0), 
    (1459392600, 30.290000915527344, 30.34000015258789, 30.1200008392334, 30.1200008392334, 7914.0, 24000000.0), 
    (1459392900, 30.1299991607666, 30.15999984741211, 30.079999923706055, 30.139999389648438, 4521.0, 13600000.0), 
    (1459393200, 30.139999389648438, 30.139999389648438, 29.829999923706055, 29.899999618530273, 16255.0, 48600064.0), 
    (1459393500, 29.93000030517578, 30.1200008392334, 29.889999389648438, 30.1200008392334, 6877.0, 20600064.0), 
    (1459393800, 30.1299991607666, 30.15999984741211, 29.979999542236328, 30.030000686645508, 3803.0, 11499904.0), 
    (1459394100, 30.040000915527344, 30.1299991607666, 30.0, 30.030000686645508, 4421.0, 13300096.0), 
    (1459394400, 29.989999771118164, 30.389999389648438, 29.989999771118164, 30.389999389648438, 7011.0, 21099904.0), 
    (1459394700, 30.399999618530273, 30.450000762939453, 30.270000457763672, 30.299999237060547, 12095.0, 36800000.0), 
    (1459395000, 30.34000015258789, 30.450000762939453, 30.280000686645508, 30.43000030517578, 9284.0, 28099968.0), 
    (1459400700, 30.510000228881836, 30.729999542236328, 30.5, 30.600000381469727, 17139.0, 52500096.0), 
    (1459401000, 30.600000381469727, 30.799999237060547, 30.530000686645508, 30.790000915527344, 11888.0, 36400000.0), 
    (1459401300, 30.809999465942383, 31.100000381469727, 30.809999465942383, 31.049999237060547, 30692.0, 95099904.0), 
    (1459401600, 31.06999969482422, 31.559999465942383, 30.93000030517578, 31.559999465942383, 24473.0, 76200064.0), 
    (1459401900, 31.600000381469727, 31.860000610351562, 31.299999237060547, 31.450000762939453, 34497.0, 109200000.0), 
    (1459402200, 31.43000030517578, 31.600000381469727, 31.18000030517578, 31.18000030517578, 18525.0, 58200064.0), 
    (1459402500, 31.18000030517578, 31.350000381469727, 31.040000915527344, 31.18000030517578, 10153.0, 31599872.0), 
    (1459402800, 31.200000762939453, 31.399999618530273, 31.010000228881836, 31.389999389648438, 9668.0, 30100096.0), 
    (1459403100, 31.399999618530273, 31.399999618530273, 31.110000610351562, 31.360000610351562, 8445.0, 26499968.0), 
    (1459403400, 31.360000610351562, 31.399999618530273, 31.040000915527344, 31.100000381469727, 9538.0, 29799936.0), 
    (1459403700, 31.1200008392334, 31.399999618530273, 31.100000381469727, 31.270000457763672, 7996.0, 25000064.0), 
    (1459404000, 31.270000457763672, 31.399999618530273, 31.15999984741211, 31.399999618530273, 6760.0, 21100032.0), 
    (1459404300, 31.389999389648438, 32.400001525878906, 31.389999389648438, 32.189998626708984, 26108.0, 83700096.0), 
    (1459404600, 32.209999084472656, 32.400001525878906, 31.860000610351562, 32.29999923706055, 15736.0, 50599936.0), 
    (1459404900, 32.29999923706055, 32.310001373291016, 31.489999771118164, 31.489999771118164, 12945.0, 41399808.0), 
    (1459405200, 31.5, 32.0, 31.40999984741211, 31.81999969482422, 11901.0, 37700096.0), 
    (1459405500, 31.809999465942383, 31.940000534057617, 31.719999313354492, 31.770000457763672, 6503.0, 20700160.0), 
    (1459405800, 31.760000228881836, 31.790000915527344, 31.399999618530273, 31.790000915527344, 10103.0, 31899904.0), 
    (1459406100, 31.780000686645508, 32.029998779296875, 31.780000686645508, 31.850000381469727, 12033.0, 38500096.0), 
    (1459406400, 31.809999465942383, 33.310001373291016, 31.809999465942383, 33.029998779296875, 58238.0, 192199936.0), 
    (1459406700, 33.029998779296875, 33.310001373291016, 32.79999923706055, 32.79999923706055, 36689.0, 121900032.0), 
    (1459407000, 32.79999923706055, 32.869998931884766, 32.61000061035156, 32.70000076293945, 15245.0, 49799936.0), 
    (1459407300, 32.68000030517578, 32.689998626708984, 31.799999237060547, 32.0099983215332, 20507.0, 65999872.0), 
    (1459407600, 32.02000045776367, 32.02000045776367, 31.760000228881836, 31.799999237060547, 29610.0, 94300160.0)], 
    dtype=[('time', '<i4'), ('open', '<f4'), ('high', '<f4'), ('low', '<f4'), ('close', '<f4'), ('volume', '<f4'), ('amount', '<f4')])

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2016-03-31 dindom

Ecco alcuni codice che funziona.

Innanzitutto, convertiamo il timestamp in un oggetto datetime utilizzando datetime.datetime.fromtimestamp.

Quindi, impostiamo le posizioni di spunta utilizzando un ticker.MaxNLocator.

Ho quindi creato una funzione per alimentare a ticker.FuncFormatter per utilizzare l'oggetto datetime come etichetta segno di spunta, e utilizzare il valore intero della zecca di indicizzare l'elenco xdate abbiamo creato in precedenza.

La clausola try... except è presente nel caso in cui vi sia un segno di spunta oltre la data/ora di scadenza nell'array quotes, nel qual caso la funzione non funzionerà.

Ho anche aggiunto autofmt_xdate() per ruotare le zecche, e tight_layout() per far posto a loro

from matplotlib.finance import candlestick2_ohlc 
import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib.ticker as ticker 
import datetime as datetime 
import numpy as np 

quotes = np.array(...) 

fig, ax = plt.subplots() 
candlestick2_ohlc(ax,quotes['open'],quotes['high'],quotes['low'],quotes['close'],width=0.6) 

xdate = [datetime.datetime.fromtimestamp(i) for i in quotes['time']] 

ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MaxNLocator(6)) 

def mydate(x,pos): 
    try: 
     return xdate[int(x)] 
    except IndexError: 
     return '' 

ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(mydate)) 

fig.autofmt_xdate() 
fig.tight_layout() 

plt.show()

fonte

2016-03-31 13:50:27 tom

Grazie per l'aiuto amico! – Ivan

Ancora non capisco. Se 'quotes' è solo un array, come puoi fare' quotes ['open'] 'questa operazione? Penso che "quotes" sia un dataframe? – StayFoolish

@StayFoolish è una matrice strutturata numpy: https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/user/basics.rec.html Vedere l'ultima riga della matrice di esempio incollata nella domanda che imposta il dtype . – tom

Si dovrebbe convertire il datestamp nella propria matrice per oggetto datetime prima e poi convertirlo con date2num.

Come specificato in http://matplotlib.org/api/finance_api.html

matplotlib.finance.candlestick_ochl (ax, citazioni, larghezza = 0,2, ColorUp = 'k', = colordown 'r', alfa = 1.0)

citazioni: sequenze di (tempo, aperto, chiuso, alto, basso, ...) sequenze

Finché i primi 5 elementi sono questi valori, il record può essere lungo quanto si desidera (ad esempio, può memorizzare volume).

tempo devono essere in formato giorni galleggiante - vedere date2num

import datetime 
from matplotlib.dates import date2num 

a = your_array 
d = [date2num(datetime.datetime.fromtimestamp(x[0])) for x in a]

fonte

2016-03-31 13:48:39

OP sta usando 'candelstick_ohlc', non' candlestick_ochl', che assume diverse opzioni (solo ' apre, alti, bassi, chiudi') – tom

Hai ragione, ho letto male. Ma poi dovrebbe usare candlestick_ochl e convertire il timestamp nell'array. –

Ho provato candelstick_ohlc prima di chiedere, non mostra nulla su xaxis, non so perché. Grazie comunque! – dindom

come tracciare ohlc candlestick con datetime in matplotlib?

risposta

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