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

  • 吴恩达深度学习笔记(deeplearning.ai)之循环神经网络(RNN)(三)

    1. 导读 本节内容介绍普通RNN的弊端,从而引入各种变体RNN,主要讲述GRU与LSTM的工作原理。事先声明,本人采用ng在课堂上所使用的符号系统,与某些学术文献上的命名有所不同,不过核心思想都是相同的。 2. 普通RNN的弊端 在NLP中,句子内部以及句子之间可能存在很长的依赖关系(long-term dependecies),最前边的单词对句子后面的单…

    2023年4月8日
    00
  • 循环神经网络(RNN)

    1.    场景与应用   在循环神经网络可以用于文本生成、机器翻译还有看图描述等,在这些场景中很多都出现了RNN的身影。 2.    RNN的作用   传统的神经网络DNN或者CNN网络他们的输入和输出都是独立的。对于这些模型输入的数据跟输出的数据大多是关联不太紧密的场景,但是有些场景输入的数据对后面输入的数据是有关系的,或者说后面的数据跟前面的数据是有关…

    2023年4月5日
    00
  • 循环神经网络lstm代码实现(07-3) – wsg_blog

    import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets(“MNIST_data/”,one_hot=True) #输入的图片是28*28 n_inputs=28 #输入…

    2023年4月6日
    00
  • 机器学习与Tensorflow(5)——循环神经网络、长短时记忆网络

      1.循环神经网络的标准模型 前馈神经网络能够用来建立数据之间的映射关系,但是不能用来分析过去信号的时间依赖关系,而且要求输入样本的长度固定 循环神经网络是一种在前馈神经网络中增加了分亏链接的神经网络,能够产生对过去数据的记忆状态,所以可以用于对序列数据的处理,并建立不同时段数据之间的依赖关系 循环神经网络是一类允许节点连接成有向环的人工神经网络。如下图:…

    2023年4月8日
    00
  • 初识RNN循环神经网络、Seq2Seq、Attention机制

    本文主要是利用图片的形式,详细地介绍了经典的RNN、RNN几个重要变体,以及Seq2Seq模型、Attention机制。希望这篇文章能够提供一个全新的视角,帮助初学者更好地入门。 Table of Contents 一、从单层网络谈起 二、N vs N(RNN经典结构) 三、N VS 1(类别判断) 四、1 VS N(生成模型) 五、N vs M(Seq2S…

    2023年4月8日
    00
  • 循环神经网络初接触

    前言 之前的文章都是以卷积网络为基础,对图像进行一些处理。但是有一类数据实际上并不是跟图像一样具有较强的空间关联性。而是与时间有关。比如我们的说的一句话,如“你好”,说出“你”这个字,下一个字大概率是“好”,这样组成一个词“你好”,所以传统卷积网络并不适合处理语言,因此我们将引出循环神经网络来对语言进行训练。 语言模型 首先我们引入语言模型,这是自然语言处理…

    2023年4月8日
    00
  • 基于循环神经网络(RNN)的古诗生成器

    下面是关于“基于循环神经网络(RNN)的古诗生成器”的完整攻略。 背景 循环神经网络(RNN)是一种常见的人工神经网络,广泛应用于自然语言处理、语音识别等领域。本文将详细介绍基于循环神经网络(RNN)的古诗生成器的实现。 解决方案 以下是基于循环神经网络(RNN)的古诗生成器的详细步骤: 步骤一:准备数据集 在使用循环神经网络(RNN)生成古诗之前,我们需要…

    循环神经网络 2023年5月16日
    00
  • RNN循环神经网络以及LSTM长短期记忆模型-简介

     写给自己的备忘内容:RNN的基础 1概述 Recurrentneural network,循环神经网络,在普通多层BP神经网络基础上,增加了隐藏层各单元间的横向联系,通过一个权重矩阵,可以将上一个时间序列的神经单元的值传递至当前的神经单元,从而使神经网络具备了记忆功能,对于处理有上下文联系的NLP、或者时间序列的机器学习问题,有很好的应用性。   2、特点…

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