Python 时间序列作图及注释
一、时间序列作图
对时间序列作图时，如果横坐标刻度为日期数据的话，利用Matplotlib.pyplot作出的图并不理想（不连续）。例如，对如下格式数据进行画图：
可以看出，上图效果并不理想。将横轴刻度改为数字。
二、对时间序列进行注释
若要对上图的其中一些数据进行注释，因为横轴刻度为数字，不是日期，因此在注释上存在一些难度。下面的数据为上图数据的一部分。
两者间只有日期索引是相同的，因此想办法将上图中数据的日期索引改为数字索引，注意两者的数字索引应一致，才能根据数字索引找到对应的数据。关键在于将数据的索引转为list格式。这样日期和数字索引就对应上了。
这样，通过日期就能找到对应的数字数字索引。
好了，就讲到这里吧，下面放上一段注释及画图的代码：
import datetime timedelta1 = datetime.timedelta(days=2) timedelta2 = datetime.timedelta(minutes=10) for i in range(0,len(df['open_dt'])): plt.figure(i) plt.figure(figsize=(15,6)) ax = plt.subplot(111) jiacha = data['jiacha'][(pd.to_datetime(df['open_dt'][i]) - timedelta1)\ :(pd.to_datetime(df['close_dt'][i])+timedelta1)] ix = list(jiacha.index) jiacha1 = np.array(jiacha) jiacha1 = pd.Series(jiacha1) plt.plot(jiacha1) plt.annotate('open',xy=(ix.index(pd.to_datetime(df['open_dt'][i])),df['open_zly'][i]-df['open_dy'][i]), xytext=(ix.index(pd.to_datetime(df['open_dt'][i])),df['open_zly'][i]-df['open_dy'][i]+10), arrowprops = dict(facecolor='red',shrink=0.1)) plt.annotate('close',xy= (ix.index(pd.to_datetime(df['close_dt'][i])),df['close_zly'][i]-df['close_dy'][i]), xytext=(ix.index(pd.to_datetime(df['close_dt'][i])),df['close_zly'][i]-df['close_dy'][i]+10), arrowprops = dict(facecolor='black',shrink=0.1)) plt.show()优质内容筛选与推荐>>
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