前几天美股熔断，据悉这次熔断是自美股有熔断机制30年来第二次，成了头条新闻。对股票一窍不通的我也在此情此景进行了一波学习，股市的变化瞬息万千，有一种图可以用来清晰地反应一段时间内股市的变化情况，它就是K线图。

今天我们用Python基于两种不同的方式来绘制K线图，它们都是Python可视化的好帮手——Matplotlib、Pyecharts。

K线图这种图表源处于日本德川幕府时代，被当时日本米市的商人用来记录米市的行情与价格波动，后因其细腻独到的标画方式而被引入到股市及期货市场。目前，这种图表分析法在我国以至整个东南亚地区均尤为流行。由于用这种方法绘制出来的图表形状颇似一根根蜡烛，加上这些蜡烛有黑白之分，因而也叫阴阳线图表。

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K线图由周期内的开盘价、最高价、最低价以及收盘价绘制而成。首先选择该日的最高价和最低价，垂直连线，接着将改日的开盘价和收盘价连成一个长方体。如果该日的开盘价高于收盘价，以绿色来表示（跌了），反之以红色来表示（涨了）。这便是K线图绘制的原理，而Matplotlib、Pyecharts都已经给我们写好了绘制K线图的方法，我们仅需调用这些方法。

生成数据

这边我为了方便绘图根据这些数据之间简单的逻辑关系，随机生成了一个月的股市数据，数据顺序具体为日期，开盘价，最高价，最低价，收盘价。

start="2020-1-1"data=[]for i in range(31):        random_data=[random.randint(2000,2500) for _ in range(4)]    sorted_data=sorted(random_data)    day=date2num(datetime.datetime.strptime(start,'%Y-%m-%d'))    print(day)    if i==0:        one=(day,sorted_data[1],sorted_data[3],sorted_data[0],sorted_data[2]) if random.random()>0.5 else (day,sorted_data[2],sorted_data[3],sorted_data[0],sorted_data[1])           else:        one=(day+i,sorted_data[1],sorted_data[3],sorted_data[0],sorted_data[2]) if random.random()>0.5 else (day+i,sorted_data[2],sorted_data[3],sorted_data[0],sorted_data[1])    data.append(one)

Matplotlib绘制

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from matplotlib import pyplot as pltfrom mpl_finance import candlestick_ohlcfig,ax=plt.subplots(facecolor="white",figsize=(12,8))fig.subplots_adjust(bottom=0.1)ax.xaxis_date()plt.xticks(rotation=30)plt.title('K-line')plt.xlabel('time')plt.ylabel('price')candlestick_ohlc(ax,data,width=0.5,colorup='r',colordown='green') plt.grid(True)

Pyecharts绘制

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c=(        Kline()        .add_xaxis(["2017/7/{}".format(i + 1) for i in range(31)])        .add_yaxis("kline",                    data,                   itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(                   color="#ec0000",                   color0="#00da3c",                   border_color="#8A0000",                   border_color0="#008F28",            )        )        .set_global_opts(            xaxis_opts=opts.AxisOpts(is_scale=True),            yaxis_opts=opts.AxisOpts(                is_scale=True,                splitarea_opts=opts.SplitAreaOpts(                    is_show=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=1)                ),            ),            title_opts=opts.TitleOpts(title="K-line"),        ))c.render("k-line.html")复制代

另外，我们还可以设置伸缩坐标轴，便于放大缩小观察k线图。

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