在上兩篇文章中，我們介紹了：
使用PyQtGraph模組的三種方式：
http：//
zmister。com/archives/21
8。html
使用PyQtGraph繪製圖形的6種方法：
http：//
zmister。com/archives/21
9。html
本篇文章將介紹使用PyQtGraph繪製一個精美折線圖，
文章首發於個人部落格：pyqtgraph資料視覺化3：使用PyQtGraph繪製精美折線圖--以上證指數為例 - 州的先生zmister.com
在瞭解了基本的PyQtGraph模組繪製圖形功能之後，我們通過幾個常用常見的資料視覺化圖形來演示使用PyQtGraph進行Python資料視覺化。
本篇，我們介紹使用PyQtGraph模組繪製一個完整的折線圖，透過tushare模組獲取上證指數過去兩個月的指數波動資料作為資料來源。
下面我們分步驟講解這個折線圖形的繪製。
引入相關模組
在本例中，我們需要使用到pyqtgraph模組、numpy模組和tushare模組。
import pyqtgraph as pg
import tushare as ts
import numpy as np
獲取資料來源
我們使用tushare模組的get_hist_data（）方法獲取上證指數從2017年10月到2017年12月的歷史行情資料：
data = ts。get_hist_data（‘sh’，start=‘2017-10-01’，end=‘2017-12-01’）。sort_index（）
返回的是一個Pandas的DataFrame資料結構，操作起來很方便。
處理資料來源
在獲取到上證指數的歷史行情資料之後，我們需要對其進行一些處理，以方便其後進行座標軸刻度文字的設定。
首先，將data的日期索引轉換為一個字典：
xdict = dict（enumerate（data。index））
再按5步長來去data的索引，生成一個包含索引序號和索引值元組的列表：
axis_1 = ［（i，list（data。index）［i］） for i in range（0，len（data。index），5）］
繪製圖形
在稍微處理好資料來源之後，我們就可以進行圖形繪製了。
首先例項化一個QT例項：
app = pg。QtGui。QApplication（［］）
接著藉助GraphicsWindow（）子模組建立一個空的圖形視窗，並使用title引數設定了視窗的標題：
win = pg。GraphicsWindow（title=‘州的先生zmister。com pyqtgraph資料視覺化 - 繪製精美折線圖’）
透過之前建立的字典xdict和列表axis_1，設定圖形的X座標軸刻度文字，orientation引數表示座標軸的位置：
stringaxis = pg。AxisItem（orientation=‘bottom’）
stringaxis。setTicks（［axis_1，xdict。items（）］）
在視窗中新增一個空的圖形，透過axisItems引數指定座標軸及其內容，並使用title引數設定了圖形的標題：
plot = win。addPlot（axisItems={‘bottom’： stringaxis}，title=‘上證指數 - zmister。com繪製’）
在圖形中新增一個文字：
label = pg。TextItem（）
plot。addItem（label）
設定圖形的圖例：
plot。addLegend（size=（150，80））
設定圖形網格的形式，我們設定顯示橫線和豎線，並且透明度惟0。5：
plot。showGrid（x=True， y=True， alpha=0。5）
繪製開盤和收盤的指數，pen引數表示線的顏色，name引數可用於圖例的顯示，symbolBrush用來設定點的顏色：
plot。plot（x=list（xdict。keys（））， y=data［‘open’］。values， pen=‘r’， name=‘開盤指數’，symbolBrush=（255，0，0），）
plot。plot（x=list（xdict。keys（））， y=data［‘close’］。values， pen=‘g’， name=‘收盤指數’，symbolBrush=（0，255，0））
設定圖形的軸標籤：
plot。setLabel（axis=‘left’，text=‘指數’）
plot。setLabel（axis=‘bottom’，text=‘日期’）
最後設定十字游標：
vLine = pg。InfiniteLine（angle=90， movable=False，）
hLine = pg。InfiniteLine（angle=0， movable=False，）
plot。addItem（vLine， ignoreBounds=True）
plot。addItem（hLine， ignoreBounds=True）
vb = plot。vb
def mouseMoved（evt）：
pos = evt［0］ ## using signal proxy turns original arguments into a tuple
if plot。sceneBoundingRect（）。contains（pos）：
mousePoint = vb。mapSceneToView（pos）
index = int（mousePoint。x（））
pos_y = int（mousePoint。y（））
print（index）
if 0 < index < len（data。index）：
print（xdict［index］，data［‘open’］［index］，data［‘close’］［index］）
label。setHtml（“
日期：{0}
開盤：{1}
收盤：{2}
”。format（xdict［index］，data［‘open’］［index］，data［‘close’］［index］））label。setPos（mousePoint。x（），mousePoint。y（））
vLine。setPos（mousePoint。x（））
hLine。setPos（mousePoint。y（））
proxy = pg。SignalProxy（plot。scene（）。sigMouseMoved， rateLimit=60， slot=mouseMoved）
再按常例，呼叫app的exec_（）方法即可：
app。exec_（）
最終執行程式，繪製出來的圖表如下所示：
動圖如下所示：
是不是很簡單
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