不管是對量化分析師還是普通的投資者來說，K線圖（蠟燭圖）都是一種很經典、很重要的工具。在K線圖中，它會繪製每天的最高價、最低價、開盤價和收盤價，這對於我們理解股票的趨勢以及每天的多空對比很有幫助。
一般來說，我們會從各大券商平臺獲取K線圖，但是這種情況下獲得的K線圖往往不能靈活調整，也不能適應複雜多變的生產需求。因此我們有必要學習一下如何使用Python繪製K線圖。
匯入必要庫
需要說明的是，這裡
mpl_finance
是原來的
matplotlib。finance
，但是現在獨立出來了（而且好像沒什麼人維護更新了），我們將會使用它提供的方法來繪製K線圖；
tushare
是用來線上獲取股票資料的庫；
matplotlib。ticker
中有個
FuncFormatter（）
方法可以幫助我們調整座標軸；
matplotlib。pylab。date2num
可以幫助我們將日期資料進行必要的轉化。
import
mpl_finance
import
tushare
as
ts
import
pandas
as
pd
import
seaborn
as
sns
import
matplotlib。pyplot
as
plt
from
matplotlib
import
ticker
from
matplotlib。pylab
import
date2num
import
numpy
as
np
sns
。
set
（）
pro
=
ts
。
pro_api
（）
獲取行情資料
我們以上證綜指18年9月份以來的行情為例。
這裡我們對資料按照日期做了個排序，因為
tushare
預設提供的資料是最新的資料在最前邊；
我們用
pd。to_datetime（）
將字串日期轉換為
pandas Timestamp
格式（類似datetime。datetime），然後用date2num轉換為matplotlib需要的格式。
然後我們另外新增一列
dates
，這一列用於解決
mpl_finance
中存在的一些問題，後邊我們會詳細解釋。
繪製K線圖
我們先使用
mpl_finance
繪製一下，看看是否一切正常。
fig
，
ax
=
plt
。
subplots
（
figsize
=
（
10
，
5
））
mpl_finance
。
candlestick_ochl
（
ax
=
ax
，
quotes
=
df
［［
‘trade_date’
，
‘open’
，
‘close’
，
‘high’
，
‘low’
］］
。
values
，
width
=
0。7
，
colorup
=
‘r’
，
colordown
=
‘g’
，
alpha
=
0。7
）
ax
。
xaxis_date
（）
plt
。
xticks
（
rotation
=
30
）；
可以看到，所有的節假日包括週末，在這裡都會顯示為空白，這對於我們圖形的連續性非常不友好，因此我們要解決掉他們。
解決空白問題
def
format_date
（
x
，
pos
）：
if
x
<
0
or
x
>
len
（
date_tickers
）
-
1
：
return
‘’
return
date_tickers
［
int
（
x
）］
date_tickers
=
df
。
trade_date2
。
values
fig
，
ax
=
plt
。
subplots
（
figsize
=
（
10
，
5
））
ax
。
xaxis
。
set_major_formatter
（
ticker
。
FuncFormatter
（
format_date
））
mpl_finance
。
candlestick_ochl
（
ax
=
ax
，
quotes
=
df
［［
‘dates’
，
‘open’
，
‘close’
，
‘high’
，
‘low’
］］
。
values
，
width
=
0。7
，
colorup
=
‘r’
，
colordown
=
‘g’
，
alpha
=
0。7
）
ax
。
set_title
（
‘上證綜指K線圖（2018。9-）’
，
fontsize
=
20
）；
可以看到，空白問題完美解決，這裡我們解釋一下。由於
matplotlib
會將日期資料理解為
連續資料
，而連續資料之間的間距是有意義的，所以非交易日即使沒有資料，在座標軸上還是會體現出來。連續多少個非交易日，在座標軸上就對應了多少個小格子，但這些小格子上方並沒有相應的蠟燭圖。
明白了它的原理，我們就可以對症下藥了。我們可以給橫座標（日期）傳入連續的、固定間距的資料，先保證K線圖的繪製是連續的；然後生成一個儲存有正確日期資料的列表，接下來，我們根據座標軸上的資料去取對應的正確的日期，並替換為座標軸上的標籤即可。
上邊
format_date
函式就是這個作用。由於前邊我們給
dates
列生成了從0開始的序列連續資料，因此我們可以直接把它當作索引，從真正的日期列表裡去取對應的資料。在這裡我們要使用
matplotlib。ticker。FuncFormattter（）
方法，它允許我們指定一個格式化座標軸標籤的函式，在這個函數里，我們需要接受座標軸的值以及位置，並返回自定義的標籤。
你學會了嗎？
當然，一個完整的K線圖到這裡並沒有結束，後邊我們會考慮加入均線、成交量等元素，感興趣的同學歡迎關注哦！
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