用Python绘制专业的K线图【含源代码】_ITPUB博客

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![图1.png](https://developer.hs.net/storage/attachments/2021/09/29/ris2RKrjP8oKEbjdfZ5pLX6rfWl8A5ynRqpIX6rU_thumb.png "3192")
**使用Python绘制一幅专业的K线图，是量化投资和金融数据分析的必备功课。**
**下面我将从K线图简介、数据获取、K线图绘制及成交量绘制等方面，结合源代码，一步步实现专业K线图的绘制。**
### **K线图简介**
K线图又被成为“蜡烛图”、“阴阳线”等，它在视觉效果上可以很清晰得凸显出市场多空形势，K线图成为大家查看行情数据以及各式量化分析不可或缺的一环。在K线图常见的时间跨度分钟、日、周以及月。
K线由高开低收四个价格绘制而成。分为阳线与阴线两种，收盘价高于开盘价时为阳线，收盘价低于开盘价时为阴线；K线图的示意图如下：
![图2.png](https://developer.hs.net/storage/attachments/2021/09/29/3r5PNR60dtoprMXeJX1UJ1Imtrznpa8qmZClrTTu_thumb.png "3199")
K线由矩形实体与上下两根影线组成，实体上方的影线成为上影线，下方的成为下影线。实体与阴线相对长短，可形成多种形态。
**1、股票数据**
我们从[恒有数](https://udata.hs.net/home?channel_source=hs.bbs)金融数据社区，获取股票市场历史行情数据。我们获取2021年6月1号至2021年8月1号，恒生电子（600570.SH）的日行情数据，代码及执行结果如下。
```python
# 加载取数与绘图所需的函数包
import pandas as pd
import datetime
from hs_udata import set_token,stock_quote_daily
from mpl_finance import candlestick_ohlc
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
def GetData(stock_code,start,end):
    #stock_code：获取股票数据的股票代码
    #     start：开始日期
    #       end：结束日期
    date_start=datetime.datetime.strptime(start,'%Y-%m-%d')
    date_end  =datetime.datetime.strptime(end,'%Y-%m-%d')
    data = pd.DataFrame([])
    while date_start<date_end: https:="" adjust_way="" stock_quote_daily="" data="" stock_code="600570.SH" start="2021-06-01" end="2021-08-01" set_token="" data_price="data[['trading_date','open_price','high_price','low_price','close_price'" data_price.set_index="" inplace="True)" candlestick_ohlc="" list="" x:mdates.date2num="" ohlc="data_price[['Date','open_price','high_price','low_price','close_price']]" f1="" ax="plt.subplots(figsize" ohlc.values.tolist="" width=".7" colorup="red" colordown="green" ax.xaxis.set_major_formatter="" plt.xticks="" plt.title="" plt.xlabel="" plt.ylabel="" plt.show="" ohlc.loc="" range="" date_list="ohlc.index.tolist()" xticks_len="round(len(date_list)/(len(ax.get_xticks())-1))" xticks_num="range(0,len(date_list),xticks_len)" xticks_str="list(map(lambda" x:date_list="" ax.set_xticks="" ax.set_xticklabels="" k="" fig="plt.figure(figsize=(12,10))" grid="plt.GridSpec(12," wspace="0.5," hspace="0.5)" ax1="fig.add_subplot(grid[0:8,0:12])" ax1.set_xticks="" ax1.set_xticklabels="" data_volume="data_price[['Date','close_price','open_price','business_amount']]" data_volume.apply="" row:="" if="" row="">= row['open_price'] else 0, axis=1)        # 计算成交量柱状图对应的颜色，使之与K线颜色一致
data_volume.Date = ohlc.Date
# 绘制成交量
ax2 = fig.add_subplot(grid[8:10,0:12])  # 设置成交量图形尺寸
ax2.bar(data_volume.query('color==1')['Date']
        , data_volume.query('color==1')['business_amount']
        , color='r')                    # 绘制红色柱状图
ax2.bar(data_volume.query('color==0')['Date']
        , data_volume.query('color==0')['business_amount']
        , color='g')                    # 绘制绿色柱状图
plt.xticks(rotation=30) 
plt.xlabel('日 期',fontsize = 14)                               # 设置横轴标题
# 修改横轴日期标注
date_list = ohlc.index.tolist()           # 获取日期列表
xticks_len = round(len(date_list)/(len(ax2.get_xticks())-1))      # 获取默认横轴标注的间隔
xticks_num = range(0,len(date_list),xticks_len)                   # 生成横轴标注位置列表
xticks_str = list(map(lambda x:date_list[int(x)],xticks_num))     # 生成正在标注日期列表
ax2.set_xticks(xticks_num)                                        # 设置横轴标注位置
ax2.set_xticklabels(xticks_str)                                   # 设置横轴标注日期
plt.show()
![图1.png](https://developer.hs.net/storage/attachments/2021/09/29/onVwV0vbRO9BNpkWzTV4CZBoxxdzOEzxt4AyF8vT_thumb.png "3198")
至此一幅专业的K线图便绘制完毕了。
下篇文章，我们将在图中添加均线及常见技术指标走势图，敬请期待。</date_end:>

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