十八、注解股票图表的最后价格

在这个 Matplotlib 教程中，我们将展示如何跟踪股票的最后价格的示例，通过将其注解到轴域的右侧，就像许多图表应用程序会做的那样。

虽然人们喜欢在他们的实时图表中看到历史价格，他们也想看到最新的价格。 大多数应用程序做的是，在价格的y轴高度处注释最后价格，然后突出显示它，并在价格变化时，在框中将其略微移动。 使用我们最近学习的注解教程，我们可以添加一个bbox。

我们的核心代码是：

  1. bbox_props = dict(boxstyle='round',fc='w', ec='k',lw=1)
  3. ax1.annotate(str(closep[-1]), (date[-1], closep[-1]),
  4.              xytext = (date[-1]+4, closep[-1]), bbox=bbox_props)

我们使用ax1.annotate来放置最后价格的字符串值。 我们不在这里使用它，但我们将要注解的点指定为图上最后一个点。 接下来，我们使用xytext将我们的文本放置到特定位置。 我们将它的y坐标指定为最后一个点的y坐标，x坐标指定为最后一个点的x坐标，再加上几个点。我们这样做是为了将它移出图表。 将文本放在图形外面就足够了，但现在它只是一些浮动文本。

我们使用bbox参数在文本周围创建一个框。 我们使用bbox_props创建一个属性字典，包含盒子样式，然后是白色（w）前景色，黑色（k）边框颜色并且线宽为 1。 更多框样式请参阅 matplotlib 注解文档。

最后，这个注解向右移动，需要我们使用subplots_adjust来创建一些新空间：

  1. plt.subplots_adjust(left=0.11, bottom=0.24, right=0.87, top=0.90, wspace=0.2, hspace=0)

这里的完整代码如下：

  1. import matplotlib.pyplot as plt
  2. import matplotlib.dates as mdates
  3. import matplotlib.ticker as mticker
  4. from matplotlib.finance import candlestick_ohlc
  5. from matplotlib import style
  7. import numpy as np
  8. import urllib
  9. import datetime as dt
  11. style.use('fivethirtyeight')
  12. print(plt.style.available)
  14. print(plt.__file__)
  17. def bytespdate2num(fmt, encoding='utf-8'):
  18.     strconverter = mdates.strpdate2num(fmt)
  19.     def bytesconverter(b):
  20.         s = b.decode(encoding)
  21.         return strconverter(s)
  22.     return bytesconverter
  25. def graph_data(stock):
  27.     fig = plt.figure()
  28.     ax1 = plt.subplot2grid((1,1), (0,0))
  30.     stock_price_url = 'http://chartapi.finance.yahoo.com/instrument/1.0/'+stock+'/chartdata;type=quote;range=1m/csv'
  31.     source_code = urllib.request.urlopen(stock_price_url).read().decode()
  32.     stock_data = []
  33.     split_source = source_code.split('\n')
  34.     for line in split_source:
  35.         split_line = line.split(',')
  36.         if len(split_line) == 6:
  37.             if 'values' not in line and 'labels' not in line:
  38.                 stock_data.append(line)
  41.     date, closep, highp, lowp, openp, volume = np.loadtxt(stock_data,
  42.                                                           delimiter=',',
  43.                                                           unpack=True,
  44.                                                           converters={0: bytespdate2num('%Y%m%d')})
  46.     x = 0
  47.     y = len(date)
  48.     ohlc = []
  50.     while x < y:
  51.         append_me = date[x], openp[x], highp[x], lowp[x], closep[x], volume[x]
  52.         ohlc.append(append_me)
  53.         x+=1
  56.     candlestick_ohlc(ax1, ohlc, width=0.4, colorup='#77d879', colordown='#db3f3f')
  58.     for label in ax1.xaxis.get_ticklabels():
  59.         label.set_rotation(45)
  61.     ax1.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d'))
  62.     ax1.xaxis.set_major_locator(mticker.MaxNLocator(10))
  63.     ax1.grid(True)
  65.     bbox_props = dict(boxstyle='round',fc='w', ec='k',lw=1)
  67.     ax1.annotate(str(closep[-1]), (date[-1], closep[-1]),
  68.                  xytext = (date[-1]+3, closep[-1]), bbox=bbox_props)
  71. ##    # Annotation example with arrow
  72. ##    ax1.annotate('Bad News!',(date[11],highp[11]),
  73. ##                 xytext=(0.8, 0.9), textcoords='axes fraction',
  74. ##                 arrowprops = dict(facecolor='grey',color='grey'))
  75. ##
  76. ##    
  77. ##    # Font dict example
  78. ##    font_dict = {'family':'serif',
  79. ##                 'color':'darkred',
  80. ##                 'size':15}
  81. ##    # Hard coded text
  82. ##    ax1.text(date[10], closep[1],'Text Example', fontdict=font_dict)
  84.     plt.xlabel('Date')
  85.     plt.ylabel('Price')
  86.     plt.title(stock)
  87.     #plt.legend()
  88.     plt.subplots_adjust(left=0.11, bottom=0.24, right=0.87, top=0.90, wspace=0.2, hspace=0)
  89.     plt.show()
  92. graph_data('EBAY')

结果为：

十八、注解股票图表的最后价格 - 图1