Как получить экземпляр топора matplotlib для построения?

Question

Мне нужно сделать график свечи (что-то вроде этого), используя некоторые данные по акциям. Для этого я хочу использовать функцию matplotlib.finance.candlestick (). Для этой функции мне нужно предоставить кавычки и "экземпляр Axes для построения графика". Я создал несколько примеров цитат следующим образом:

quotes = [(1, 5, 6, 7, 4), (2, 6, 9, 9, 6), (3, 9, 8, 10, 8), (4, 8, 8, 9, 8), (5, 8, 11, 13, 7)]

Теперь мне также нужен экземпляр Axes, в котором я немного растерялся. Я создал графики перед использованием matplotlib.pyplot. Я думаю, что теперь мне нужно что-то делать с matplotlib.axes, но я не уверен, что именно.

Может ли кто-нибудь помочь мне немного здесь? Все советы приветствуются!

Answer 1

Использовать gca ("получить текущие оси") вспомогательная функция:

ax = plt.gca()

Пример:

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.finance
quotes = [(1, 5, 6, 7, 4), (2, 6, 9, 9, 6), (3, 9, 8, 10, 8), (4, 8, 8, 9, 8), (5, 8, 11, 13, 7)]
ax = plt.gca()
h = matplotlib.finance.candlestick(ax, quotes)
plt.show()

Answer 2

Вы также можете

fig, ax = plt.subplots()  #create figure and axes
candlestick(ax, quotes, ...)

или же

candlestick(plt.gca(), quotes) #get the axis when calling the function

Первый дает вам больше гибкости. Второе намного проще, если вы хотите построить подсвечник.

Answer 3

Для каждого экземпляра фигуры определены оси. Как упоминалось в других ответах,plt.gca()возвращает текущий экземпляр Axes. Чтобы получить другие экземпляры осей, определенные на рисунке, вы можете проверить список осей на рисунке через свойство рисунка.

      import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(range(3))
plt.gcf().axes     # [<Axes: >]


fig, axs = plt.subplots(1, 3)
fig.axes   # [<Axes: >, <Axes: >, <Axes: >]

Это возвращает список, поэтому вы можете просто проиндексировать его для нужных вам осей.

---

Это особенно полезно, если вы создаете график, используя библиотеку, которая явно не возвращает экземпляр Axes. Пока указанная библиотека использует matplotlib в фоновом режиме, каждый график имеет экземпляр рисунка, через который можно получить доступ к любым осям в нем.

Например, если вы строите сезонное разложение, используяstatsmodels, возвращаемый объект является объектом рисунка matplotlib. Чтобы изменить что-то в любом из подсюжетов, вы можете использоватьaxesсвойство. Например, следующий код уменьшает размер маркера на остаточном графике разложения.

      import pandas as pd
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
# plot seasonal decomposition
data = pd.Series(range(100), index=pd.date_range('2020', periods=100, freq='D'))
fig = seasonal_decompose(data).plot()

fig.axes  # get Axes list
# [<Axes: >, <Axes: ylabel='Trend'>, <Axes: ylabel='Seasonal'>, <Axes: ylabel='Resid'>]

ax = fig.axes[3]               # last subplot
ax.lines[0].set_markersize(3)  # make marker size smaller on the last subplot