我有一些烛台数据存储在列表中（日期时间、开盘价、收盘价、高点、低点）。 使用 matplotlib 绘制这些数据的最佳方法是什么？我是否必须自动通过 numpy ？在这种情况下，我如何将列表转换为 numpy 可以理解的内容？
提前致谢。
【问题讨论】：
标签： python numpy matplotlib
实际上，除了你已经拥有的东西之外，没有理由做任何事情。 Matplotlib 将为您处理转换。
听起来你有一个时间序列列表，开盘、收盘、高低？
类似：
from datetime import datetime
# date open close high low
quotes = [(datetime(2012, 2, 1), 103.62, 102.01, 103.62, 101.90),
(datetime(2012, 2, 2), 102.24, 102.90, 103.16, 102.09),
...
(datetime(2012, 4, 12), 100.89, 102.59, 102.86, 100.51)]
这实际上是 matplotlib 的烛台函数所期望的确切数据结构。
您只需要将日期时间转换为 matplotlib 的内部日期格式。使用matplotlib.dates.date2num。
例如
from matplotlib.dates import date2num
# I'm assuming you have tuples, so we can't modify them in-place...
quotes = [(date2num(item[0]),) + item[1:] for item in quotes]
除此之外，请查看一些 matplotlib 财务示例。 This one is a good start.
【讨论】：
您可以轻松地将 python 列表转换为 numpy 列表
import numpy as np
l1 = [1, 2, 3, 4]
a = np.array(l1)
虽然 matplotlib 也接受 python 列表（我认为它在内部将其转换为 numpy 数组）
【讨论】：
您可以使用itemgetter
from operator import itemgetter
data = [(1,2,3), (2,3,4), (3,4,5)]
import pylab as plt
plt.plot(map(itemgetter(0), data),map(itemgetter(1),data),'o')
如果您有多个绘图（您根据日期时间数据绘制高、低、高低差等），最好将其转换为 numpy 数组，正如@Spot 所建议的那样。
【讨论】：
可能最好的方法是将所有这些数据绘制在一个图中，这样您就可以看到相对关系。您可以通过这种方式在图表中绘制多条线：
import pylab
data = [(5,2,3), (2,8,4), (3,5,9)]
t_data = zip(*data) #transform the data
crd = range(len(t_data[0])) #coordinates
pylab.plot(crd, t_data[0], crd, t_data[1], crd, t_data[2])
pylab.show()
但如果您想在不同的图表中打印每个类别，您可以这样做：
fig = pylab.figure()
sub_fig_1 = fig.add_subplot(3,1,1)
sub_fig_1.plot(t_data[0])
sub_fig_2 = fig.add_subplot(3,1,2)
sub_fig_2.plot(t_data[1])
sub_fig_3 = fig.add_subplot(3,1,3)
sub_fig_3.plot(t_data[2])
pylab.show()
【讨论】：