怎样在word中设置自选图形填充效果:纹理,线条颜色,阴影样式

发布网友 发布时间：2022-04-25 16:24

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懂视网 时间：2022-05-10 08:57

在上篇 Matplotlib 数据可视化教程中，我们要介绍如何创建堆叠图和饼图。今天给大家带来是针对于图形颜色和线条的填充。

颜色

我们要做的第一个改动是将plt.title更改为stock变量。

plt.title(stock)

现在，让我们来介绍一下如何更改标签颜色。 我们可以通过修改我们的轴对象来实现：

ax1.xaxis.label.set_color('c')
ax1.yaxis.label.set_color('r')

如果我们运行它，我们会看到标签改变了颜色，就像在单词中那样。

接下来，我们可以为要显示的轴指定具体数字，而不是像这样的自动选择：

ax1.set_yticks([0,25,50,75])

接下来，我想介绍填充。 填充所做的事情，是在变量和你选择的一个数值之间填充颜色。 例如，我们可以这样：

ax1.fill_between(date, 0, closep)

所以到这里，我们的代码为：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import urllib
import datetime as dt
import matplotlib.dates as mdates

def bytespdate2num(fmt, encoding='utf-8'):
 strconverter = mdates.strpdate2num(fmt)
 def bytesconverter(b):
 s = b.decode(encoding)
 return strconverter(s)
 return bytesconverter


def graph_data(stock):

 fig = plt.figure()
 ax1 = plt.subplot2grid((1,1), (0,0))

 stock_price_url = 'http://chartapi.finance.yahoo.com/instrument/1.0/'+stock+'/chartdata;type=quote;range=10y/csv'
 source_code = urllib.request.urlopen(stock_price_url).read().decode()
 stock_data = []
 split_source = source_code.split('
')
 for line in split_source:
 split_line = line.split(',')
 if len(split_line) == 6:
  if 'values' not in line and 'labels' not in line:
  stock_data.append(line)


 date, closep, highp, lowp, openp, volume = np.loadtxt(stock_data,
        delimiter=',',
        unpack=True,
        converters={0: bytespdate2num('%Y%m%d')})

 ax1.fill_between(date, 0, closep)

 for label in ax1.xaxis.get_ticklabels():
 label.set_rotation(45)
 ax1.grid(True)#, color='g', linestyle='-', linewidth=5)
 ax1.xaxis.label.set_color('c')
 ax1.yaxis.label.set_color('r')
 ax1.set_yticks([0,25,50,75])

 plt.xlabel('Date')
 plt.ylabel('Price')
 plt.title(stock)
 plt.legend()
 plt.subplots_adjust(left=0.09, bottom=0.20, right=0.94, top=0.90, wspace=0.2, hspace=0)
 plt.show()


graph_data('EBAY')

结果为：

填充的一个问题是，我们可能最后会把东西都覆盖起来。 我们可以用透明度来解决它：

ax1.fill_between(date, 0, closep)

现在，让我们介绍条件填充。 让我们假设图表的起始位置是我们开始买入 eBay 的地方。 这里，如果价格低于这个价格，我们可以向上填充到原来的价格，然后如果它超过了原始价格，我们可以向下填充。 我们可以这样做：

ax1.fill_between(date, closep[0], closep)

会生成：

如果我们想用红色和绿色填充来展示收益/损失，那么与原始价格相比，绿色填充用于上升（注：国外股市的颜色和国内相反），红色填充用于下跌？ 没问题！ 我们可以添加一个where参数，如下所示：

ax1.fill_between(date, closep, closep[0],where=(closep > closep[0]), facecolor='g', alpha=0.5)

这里，我们填充当前价格和原始价格之间的区域，其中当前价格高于原始价格。 我们给予它绿色的前景色，因为这是一个上升，而且我们使用微小的透明度。

线条

我们仍然不能对多边形数据（如填充）应用标签，但我们可以像以前一样实现空线条，因此我们可以：

ax1.plot([],[],linewidth=5, label='loss', color='r',alpha=0.5)
ax1.plot([],[],linewidth=5, label='gain', color='g',alpha=0.5)
ax1.fill_between(date, closep, closep[0],where=(closep > closep[0]), facecolor='g', alpha=0.5)
ax1.fill_between(date, closep, closep[0],where=(closep < closep[0]), facecolor='r', alpha=0.5)

这向我们提供了一些填充，以及用于处理标签的空线条，我们打算将其显示在图例中。这里完整的代码是：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npimport urllib
import datetime as dt
import matplotlib.dates as mdates

def bytespdate2num(fmt, encoding='utf-8'):
 strconverter = mdates.strpdate2num(fmt) 
 def bytesconverter(b):
 s = b.decode(encoding) 
 return strconverter(s) 
 
 return bytesconverter
def graph_data(stock):
 
 fig = plt.figure()
 ax1 = plt.subplot2grid((1,1), (0,0))
 
 stock_price_url = 'http://chartapi.finance.yahoo.com/instrument/1.0/'+stock+'/chartdata;type=quote;range=10y/csv'
 source_code = urllib.request.urlopen(stock_price_url).read().decode()
 stock_data = []
 split_source = source_code.split('
') 
 for line in split_source:
 split_line = line.split(',') 
 if len(split_line) == 6:  
  if 'values' not in line and 'labels' not in line:
  stock_data.append(line)
 date, closep, highp, lowp, openp, volume = np.loadtxt(stock_data,
     delimiter=',',
     unpack=True,
     converters={0: bytespdate2num('%Y%m%d')})
 ax1.plot_date(date, closep,'-', label='Price')
 ax1.plot([],[],linewidth=5, label='loss', color='r',alpha=0.5)
 ax1.plot([],[],linewidth=5, label='gain', color='g',alpha=0.5)
 ax1.fill_between(date, closep, closep[0],where=(closep > closep[0]), facecolor='g', alpha=0.5)
 ax1.fill_between(date, closep, closep[0],where=(closep < closep[0]), facecolor='r', alpha=0.5) 
 for label in ax1.xaxis.get_ticklabels():
 label.set_rotation(45)
 ax1.grid(True)#, color='g', linestyle='-', linewidth=5)
 ax1.xaxis.label.set_color('c')
 ax1.yaxis.label.set_color('r')
 ax1.set_yticks([0,25,50,75])
 
 plt.xlabel('Date')
 plt.ylabel('Price')
 plt.title(stock)
 plt.legend()
 plt.subplots_adjust(left=0.09, bottom=0.20, right=0.94, top=0.90, wspace=0.2, hspace=0)
 plt.show()
graph_data('EBAY')

现在我们的结果是：

热心网友 时间：2022-05-10 06:05