Python：用自动Y变焦绘制烛台

概述我正在寻找一个 Python绘图库,它允许我通过鼠标滚轮(或类似)和X缩放来绘制烛台(最好是OHLC条形变体),并在缩放时绘制自动缩放的Y轴. 作为我正在寻找的一个例子,tradingview.com完美地做到了这一点.请参阅https://uk.tradingview.com/chart/?symbol=NASDAQ:NDX.单击左上角附近的烛台图标并选择“条形图”,可以看到OHLC条形图. P 我正在寻找一个 Python绘图库,它允许我通过鼠标滚轮(或类似)和X缩放来绘制烛台(最好是OHLC条形变体),并在缩放时绘制自动缩放的Y轴.

作为我正在寻找的一个例子,TradingvIEw.com完美地做到了这一点.请参阅https://uk.tradingview.com/chart/?symbol=NASDAQ:NDX.单击左上角附近的烛台图标并选择“条形图”,可以看到OHLC条形图.

Plotly几乎能够做到这一点. plotly.graph_obJs中的Ohlc类给出了OHLC条,默认的rangelIDer是X变焦的一个很好的功能(鼠标滚轮也可以轻松启用).然而,据我所知,自动Y缩放在Python中是不可用的(Y-axis autoscaling with x-range sliders in plotly),因此放大一部分数据会使它显得平坦.示例代码 – https://plot.ly/python/ohlc-charts/

我熟悉的另一个选项是PyQtGraph,它具有很好的缩放功能,但不支持烛台图.使用它将涉及编码我自己的烛台对象.

我不知道有各种各样的Python绘图库.那里有什么开箱即用的支持吗？任何人都可以提供示例代码来干净利落地完成

@R_403_6120@ 我发现的最佳解决方案是使用bokeh.这里有一个相关的问题 – Bokeh,zoom only on single axis,adjust another axis accordingly.一个答案链接 gist,它给出了一个设置烛台自动Y变焦的例子.

不幸的是,这远不是一个“开箱即用”的解决方案,因为它涉及编码自定义JavaScript回调.但是,解决方案仍然相当简单.我无法在gist上运行代码,主要是由于Pandas DataReader的问题.这是代码的更新版本,它使用了bokeh提供的示例数据(根据bokeh Candlesicks example),在TradingVIEw中添加了更多相似之处,并解决了我发现的一些其他问题：

import pandas as pdfrom bokeh.io import output_file,showfrom bokeh.plotting import figurefrom bokeh.models import CustomJs,ColumnDataSourcefrom bokeh.sampledata.stocks import MSFTdef candlestick_plot(df):    fig = figure(sizing_mode='stretch_both',tools="xpan,xwheel_zoom,undo,redo,reset,crosshair,save",active_drag='xpan',active_scroll='xwheel_zoom',x_axis_type='datetime')    inc = df.close > df.open    dec = ~inc    fig.segment(df.date[inc],df.high[inc],df.date[inc],df.low[inc],color="green")    fig.segment(df.date[dec],df.high[dec],df.date[dec],df.low[dec],color="red")    wIDth_ms = 12*60*60*1000 # half day in ms    fig.vbar(df.date[inc],wIDth_ms,df.open[inc],df.close[inc],color="green")    fig.vbar(df.date[dec],df.open[dec],df.close[dec],color="red")    source = ColumnDataSource({'date': df.date,'high': df.high,'low': df.low})    callback = CustomJs(args={'y_range': fig.y_range,'source': source},code='''        clearTimeout(window._autoscale_timeout);        var date = source.data.date,low = source.data.low,high = source.data.high,start = cb_obj.start,end = cb_obj.end,min = Infinity,max = -Infinity;        for (var i=0; i < date.length; ++i) {            if (start <= date[i] && date[i] <= end) {                max = Math.max(high[i],max);                min = Math.min(low[i],min);            }        }        var pad = (max - min) * .05;        window._autoscale_timeout = setTimeout(function() {            y_range.start = min - pad;            y_range.end = max + pad;        });    ''')    fig.x_range.callback = callback    show(fig)df = pd.DataFrame(MSFT)df["date"] = pd.to_datetime(df["date"])output_file("candlestick.HTML")candlestick_plot(df)

总结

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