Matplotlib中对图形颜色和线条的填充

Matplotlib是一个Python 2D绘图库,它可以在各种平台上以各种硬拷贝格式和交互式环境生成出具有出版品质的图形。

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 pltimport numpy as npimport urllibimport datetime as dtimport matplotlib.dates as mdatesdef bytespdate2num(fmt, encoding='utf-8'):    strconverter = m<p style="color:transparent">本文来源gao!daima.com搞$代!码网</p>dates.strpdate2num(fmt)    def bytesconverter(b):        s = b.decode(encoding)        return strconverter(s)    return bytesconverterdef 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('\n')    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：

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[搞代码]

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