使用Python画股票的K线图的方法步骤

以下是关于“使用 Python 画股票的 K 线图的方法步骤”的完整攻略,其中包含两个示例说明。

示例1:使用 Matplotlib 库实现

步骤1:导入 Matplotlib 库

import matplotlib.pyplot as plt

步骤2:创建数据

open_price = [10, 12, 15, 13, 11]
close_price = [12, 15, 13, 11, 10]
high_price = [15, 16, 17, 15, 13]
low_price = [9, 10, 12, 9, 8]

在本示例中,我们创建了开盘价、收盘价、最高价和最低价的数据。

步骤3:绘制 K 线图

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(open_price, 'g', label='Open')
ax.plot(close_price, 'r', label='Close')
ax.plot(high_price, 'b', label='High')
ax.plot(low_price, 'y', label='Low')
ax.legend(loc='upper left')
plt.show()

在本示例中,我们使用 Matplotlib 库绘制了 K 线图。

示例2:使用 Plotly 库实现

步骤1:导入 Plotly 库

import plotly.graph_objs as go

步骤2:创建数据

open_price = [10, 12, 15, 13, 11]
close_price = [12, 15, 13, 11, 10]
high_price = [15, 16, 17, 15, 13]
low_price = [9, 10, 12, 9, 8]

在本示例中,我们创建了开盘价、收盘价、最高价和最低价的数据。

步骤3:绘制 K 线图

fig = go.Figure(data=[go.Candlestick(x=[1, 2, 3, 4, 5],
                open=open_price,
                high=high_price,
                low=low_price,
                close=close_price)])
fig.show()

在本示例中,我们使用 Plotly 库绘制了 K 线图。

通过以上步骤,我们可以使用 Matplotlib 库或 Plotly 库实现绘制股票的 K 线图,并成功地实现了两个示例。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:使用Python画股票的K线图的方法步骤 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月16日
下一篇 2023年5月16日

相关文章

  • 一个基本的循环神经网络(RNN)

    简介 首先,我们从一个问题看: 你是否能理解下面这句话的意思吗?“肉喜欢如此我的吃是”,显然很难理解。那这句话呢?“我是如此的喜欢吃肉”,句子通顺了就很好理解了!从这里可以看出,一些词顺序的颠倒就使得整个句子不通顺。 在日常生活中也有许许多多这样的问题。例如: + 之前的那个句子——词语的顺序决定了它们的意义 + 时间序列数据——事件的发生顺序由时间决定 +…

    2023年4月6日
    00
  • 【深度学习】循环神经网络教程

    这是在公司做培训时制作的PPT,教程对循环神经网络以及其应用进行了简单地介绍,主要分为以下六个部分: Why do we need Recurrent Neural Networks? Vanilla Recurrent Neural Network Backpropagation Through Time (BPTT) Gradient exploding…

    2023年4月6日
    00
  • 时间序列(五): 大杀器: 循环神经网络

    循环神经网络 目录 循环神经网络 引言 循环神经网络 循环结构* RNN 结构* 双向循环神经网络 深度循环神经网络 穿越时间的反向传播算法 反向传播算法* 一. 一个乘积: 二. 二个假设: 三: 三个步骤: 四: 四个基本方程**: BPTT** 总结 参考方献: 引言 上几节讲了一些时间序列的基本概念, 大家总感觉不那么的’智能’, 与现在的人工智能的…

    2023年4月6日
    00
  • RNN循环神经网络学习——概述

      循环神经网络(Recurrent Neural NetWork,RNN)是一种将节点定向连接成环的人工神经网络,其内部状态可以展示动态时序行为。   循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据。循环神经网络最初就是为了刻画一个序列当前的输出与之前信息的关系。从网络结构上来看,循环神经网络会记忆之前的信息,并利用之前的信息影响后面节点的输出。也就是说,循环…

    2023年4月6日
    00
  • 优化循环神经网络长期依赖问题 LSTM GRU 截断梯度 渗透单元

    长期依赖问题 长期依赖问题在于经过许多阶段梯度传播后,梯度倾向于消失(多数)或者爆炸(少数)。循环神经网络涉及到多次相同函数的组合,这些组合导致极短的非线性。 ESN回声状态网络: 。。。 跳跃连接: 从过去某个层输出,直接链接到未来层。引入d延时循环链接保证单元能够被前d个单元影响,减轻梯度爆炸和消失问题。导数的指数减小速度与T/d有关而不是T有关。如Re…

    2023年4月6日
    00
  • 循环神经网络(五)-LSTM进阶

    基础的LSTM模型,单隐层,隐层单神经元,而实际中一般需要更为复杂的网络结构, 下面借用手写数字的经典案例构造比较复杂的LSTM模型,并用代码实现。   单隐层,隐层多神经元 # -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist impo…

    2023年4月8日
    00
  • 基于TensorFlow的循环神经网络(RNN)

    RNN适用场景 循环神经网络(Recurrent Neural Network)适合处理和预测时序数据 RNN的特点 RNN的隐藏层之间的节点是有连接的,他的输入是输入层的输出向量.extend(上一时刻隐藏层的状态向量)。 demo:单层全连接网络作为循环体的RNN 输入层维度:x隐藏层维度:h每个循环体的输入大小为:x+h每个循环体的输出大小为:h循环体…

    循环神经网络 2023年4月5日
    00
  • CS231n李飞飞计算机视觉 循环神经网络

    循环神经网络 循环神经网络:Recurrent Nerual Network,简称RNN。  RNN可以有很多种结构,包括一对一的Vanilla网络,一对多的图像字幕,多对一的情感分类(处理一定数量的按顺序排列的词,然后试着把句子里的词,按正面和负面情感分类),多对多的机器翻译(将一个序列翻译成另一个序列)、视频分类。 RNN例子 RN有其自己内部的状态,但…

    2023年4月8日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部