Python显示股票直线图和K线图

1. 获取数据

参见Python获取Yahoo股票数据

    fh = finance.fetch_historical_yahoo(code, start_date, end_date)    data = mlab.csv2rec(fh)    fh.close()    data.sort()

2. 显示数据

2.1 显示基本数据

应用matplotlib.plyplot绘制收市数据
（1）获取收市数据

    close_data = data['close']

（2）日期数据

    date_data = data['date']

（3）绘制曲线

plt.plot(date_data, close_data)

（4）显示曲线

plt.show()

完整代码如下：

def show_data(data):    close_data = data['close']    plt.autoscale(True, 'both', None)    #绘制方格    plt.rc('axes', grid=True)    plt.rc('grid', color='0.75', linestyle='-', linewidth=0.5)    plt.plot(data['date'], close_data)    #设置坐标标签    plt.xlabel('Date')    plt.ylabel('Close')    #将x坐标日期进行倾斜    plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(), rotation=20, horizontalalignment='right')    plt.show()

2.2 绘制K线图
利用matplotlib.finance.candlestick函数绘制K线图
完整代码如下：

#!/usr/bin/env python# coding=utf-8import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.mlab as mlabfrom matplotlib.dates import DateFormatter, WeekdayLocator, DayLocator, MONDAY,YEARLYfrom matplotlib.finance import quotes_historical_yahoo, candlestickimport numpy as npdef main():    # plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False    ticker = '600028' # 600028 是"中国石化"的股票代码    ticker += '.ss'   # .ss 表示上证 .sz表示深证    date1 = (2015, 8, 1) # 起始日期，格式：(年，月，日)元组    date2 = (2016, 1, 1)  # 结束日期，格式：(年，月，日)元组    mondays = WeekdayLocator(MONDAY)            # 主要刻度    alldays = DayLocator()                      # 次要刻度    #weekFormatter = DateFormatter('%b %d')     # 如：Jan 12    mondayFormatter = DateFormatter('%Y-%m-%d') # 如：2-29-2015    dayFormatter = DateFormatter('%d')          # 如：12    quotes = quotes_historical_yahoo(ticker, date1, date2)    if len(quotes) == 0:        raise SystemExit    fig, ax = plt.subplots()    fig.subplots_adjust(bottom=0.2)    ax.xaxis.set_major_locator(mondays)    ax.xaxis.set_minor_locator(alldays)    ax.xaxis.set_major_formatter(mondayFormatter)    #plot_day_summary(ax, quotes, ticksize=3)    candlestick(ax, quotes, width=0.6, colorup='r', colordown='g')    ax.xaxis_date()    ax.autoscale_view()    plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(), rotation=45, horizontalalignment='right')    ax.grid(True)    plt.title('600028')    plt.show()    returnif __name__ == '__main__':    main()