使用Matplotlib轻松绘制股票K线图
K线图是看懂股票走势的最基本知识，K线分为阴线和阳线，阴线和阳线都包含了最低价、开盘价、最高价和收盘价，一般的K线如下图所示：
度娘说：K线图源于日本德川幕府时代（1603～1867年），被当时日本米市的商人用来记录米市的行情与价格波动，后因其细腻独到的标画方式而被引入到股市及期货市场。通过K线图，我们能够把每日或某一周期的市况现完全记录下来，股价经过一段时间的盘档后，在图上即形成一种特殊区域或形态，不同的形态显示出不同意义。
在使用Python进行股票分析的过程中，我们可以很容易的对K线图进行绘制，下面介绍两种情形下的K线图绘制：
一、股票数据来源于Matplotlib
# 导入需要的库 import tushare as ts import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.finance as mpf %matplotlib inline # 设置历史数据区间 date1 = (2014, 12, 1) # 起始日期，格式：(年，月，日)元组 date2 = (2016, 12, 1) # 结束日期，格式：(年，月，日)元组 # 从雅虎财经中获取股票代码601558的历史行情 quotes = mpf.quotes_historical_yahoo_ohlc('601558.ss', date1, date2) # 创建一个子图 fig, ax = plt.subplots(facecolor=(0.5, 0.5, 0.5)) fig.subplots_adjust(bottom=0.2) # 设置X轴刻度为日期时间 ax.xaxis_date() # X轴刻度文字倾斜45度 plt.xticks(rotation=45) plt.title("股票代码：601558两年K线图") plt.xlabel("时间") plt.ylabel("股价（元）") mpf.candlestick_ohlc(ax,quotes,width=1.2,colorup='r',colordown='green') plt.grid(True) 绘制出来的K线图如下：
二、股票数据来源于Tushare
因为从Tushare中获取到的数据为Pandas的DataFrame结构，需要将其转换为matplotlib.finance.candlestick_ohlc()方法能够处理的数据结构。
from matplotlib.pylab import date2num import datetime # 对tushare获取到的数据转换成candlestick_ohlc()方法可读取的格式 data_list = [] for dates,row in hist_data.iterrows(): # 将时间转换为数字 date_time = datetime.datetime.strptime(dates,'%Y-%m-%d') t = date2num(date_time) open,high,low,close = row[:4] datas = (t,open,high,low,close) data_list.append(datas) # 创建子图 fig, ax = plt.subplots() fig.subplots_adjust(bottom=0.2) # 设置X轴刻度为日期时间 ax.xaxis_date() plt.xticks(rotation=45) plt.yticks() plt.title("股票代码：601558两年K线图") plt.xlabel("时间") plt.ylabel("股价（元）") mpf.candlestick_ohlc(ax,data_list,width=1.5,colorup='r',colordown='green') plt.grid() 同样也能绘制会一样的K线图：
嗯，是不是很简单？