Как сделать прокручивающийся сюжет канделябра в Python?

Question

У меня следующий подсвечник участок. Я хочу сделать его прокручиваемым, чтобы я мог видеть больше деталей. Нынешний сюжет слишком длинный, чтобы увидеть подробности. я нашел примеры для создания сюжетной линии прокручивать на здесь: Matplotlib: scrolling plot

Однако обновление светильника кажется гораздо сложнее, чем обновление строки диаграммы. Подсвечник возвращает линии и патчи. Вы можете помочь?

from pandas.io.data import get_data_yahoo 
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib import dates as mdates 
from matplotlib import ticker as mticker 
from matplotlib.finance import candlestick_ohlc 
import datetime as dt 
symbol = "GOOG" 

data = get_data_yahoo(symbol, start = '2011-9-01', end = '2015-10-23') 
data.reset_index(inplace=True) 
data['Date']=mdates.date2num(data['Date'].astype(dt.date)) 
fig = plt.figure() 
ax1 = plt.subplot2grid((1,1),(0,0)) 
plt.title('How to make it scrollable') 
plt.ylabel('Price') 
ax1.xaxis.set_major_locator(mticker.MaxNLocator(6)) 
ax1.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d')) 

candlestick_ohlc(ax1,data.values,width=0.2) 

Answer 1

Вы можете построить весь участок, а затем использовать виджет слайдера для изменения области осей.

Я не смог воспроизвести ваши данные, потому что у меня нет библиотеки pandas.io.data, поэтому я изменил the candlestick example from here и добавил слайдер.

import matplotlib.pyplot as plt 
import datetime 
from matplotlib.widgets import Slider 
from matplotlib.finance import quotes_historical_yahoo_ohlc, candlestick_ohlc 
from matplotlib.dates import DateFormatter, WeekdayLocator,\ 
    DayLocator, MONDAY 

# (Year, month, day) tuples suffice as args for quotes_historical_yahoo 
date1 = (2004, 2, 1) 
date2 = (2004, 4, 12) 

mondays = WeekdayLocator(MONDAY)  # major ticks on the mondays 
alldays = DayLocator()    # minor ticks on the days 
weekFormatter = DateFormatter('%b %d') # e.g., Jan 12 
dayFormatter = DateFormatter('%d')  # e.g., 12 

quotes = quotes_historical_yahoo_ohlc('INTC', date1, date2) 
if len(quotes) == 0: 
    raise SystemExit 

fig, ax = plt.subplots() 
fig.subplots_adjust(bottom=0.2) 
ax.xaxis.set_major_locator(mondays) 
ax.xaxis.set_minor_locator(alldays) 
ax.xaxis.set_major_formatter(weekFormatter) 
#ax.xaxis.set_minor_formatter(dayFormatter) 

#plot_day_summary(ax, quotes, ticksize=3) 
candlestick_ohlc(ax, quotes, width=0.6) 

ax.xaxis_date() 
ax.autoscale_view() 
plt.axis([datetime.date(*date1).toordinal(), datetime.date(*date1).toordinal()+10, 18.5, 22.5]) 
plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(), rotation=45, horizontalalignment='right') 


axcolor = 'lightgoldenrodyellow' 
axpos = plt.axes([0.2, 0.05, 0.65, 0.03], axisbg=axcolor) 


spos = Slider(axpos, 'Position', datetime.date(*date1).toordinal(), datetime.date(*date2).toordinal()) 

def update(val): 
    pos = spos.val 
    ax.axis([pos,pos+10, 18.5, 22.5]) 
    fig.canvas.draw_idle() 

spos.on_changed(update) 

plt.show() 

Я скорректировал некоторые значения размеров и положений осей, будьте осторожны при адаптации к вашему коду.

Также может быть реализована такая же идея, чтобы добавить вертикальную прокрутку, если это необходимо.

Answer 2

За то, что вы хотите, я бы рекомендовал использовать Plotly, что позволяет для интерактивной визуализации данных (в том числе прокрутки, масштабирования, панорамирования и т.д.), и имеет хороший Python API.

Вот два разных способа сделать это (в обоих случаях вам нужно будет pip install plotly)

1. Использование сайта API Plotly (требует, чтобы вы create an account here и получить имя пользователя и ключ API. Вы» будете должны быть подключены к Интернету, чтобы создать сюжет.)

   from pandas.io.data import get_data_yahoo 
   import matplotlib.pyplot as plt 
   from matplotlib import dates as mdates 
   from matplotlib import ticker as mticker 
   from matplotlib.finance import candlestick_ohlc 
   import datetime as dt 
   # Imports for Plotly 
   import plotly.plotly as py 
   import plotly.tools as tls 
   from plotly.tools import FigureFactory as FF 
   
   # Put your credentials here 
   tls.set_credentials_file(username='YourUserName', api_key='YourAPIKey') 
   
   # Getting the data 
   symbol = "GOOG" 
   data = get_data_yahoo(symbol, start = '2011-9-01', end = '2015-10-23') 
   data.reset_index(inplace=True) 
   # Not needed anymore, we'll use the string-formatted dates. 
   #data['Date']=mdates.date2num(data['Date'].astype(dt.date)) 
   
   # Creating the Plotly Figure 
   fig = FF.create_candlestick(data.Open, data.High, data.Low, data.Close, dates=data.Date) 
   lay = fig.layout 
   
   # Formatting the ticks. 
   lay.xaxis.nticks = 6 
   lay.xaxis.tickformat = "%Y-%m-%d" 
   
   # Removing the hover annotations Plotly adds by default, but this is optional. 
   lay.hovermode = False 
   
   # A nice title... 
   lay.title = "See, I made it scrollable :)" 
   py.iplot(fig) 
   

2. Использование автономного режима Plotly в. Я предполагаю, что вы будете использовать Jupyter (IPython notebook). Вам не нужно подключаться к Интернету.

   from pandas.io.data import get_data_yahoo 
   import matplotlib.pyplot as plt 
   from matplotlib import dates as mdates 
   from matplotlib import ticker as mticker 
   from matplotlib.finance import candlestick_ohlc 
   import datetime as dt 
   
   # Imports for Plotly 
   from plotly.offline import download_plotlyjs, init_notebook_mode, iplot 
   import plotly.tools as tls 
   from plotly.tools import FigureFactory as FF 
   
   init_notebook_mode() # Inject Plotly.js into the notebook 
   
   # Getting the data 
   symbol = "GOOG" 
   data = get_data_yahoo(symbol, start = '2011-9-01', end = '2015-10-23') 
   data.reset_index(inplace=True) 
   # Not needed anymore, we'll use the string-formatted dates. 
   #data['Date']=mdates.date2num(data['Date'].astype(dt.date)) 
   
   # Creating the Plotly Figure 
   fig = FF.create_candlestick(data.Open, data.High, data.Low, data.Close, dates=data.Date) 
   lay = fig.layout 
   
   # Formatting the ticks. 
   lay.xaxis.nticks = 6 
   lay.xaxis.tickformat = "%Y-%m-%d" 
   
   # Removing the hover annotations Plotly adds by default, but this is optional. 
   lay.hovermode = False 
   
   # A nice title... 
   lay.title = "See, I made it scrollable :)" 
   iplot(fig) 
   

Результат перед тем зумом ...

... И после масштабирования на конкретный регион.

Если у вас есть какие-либо другие вопросы, пожалуйста, дайте мне знать. Надеюсь, ответ вам подойдет!