Anpassbare Aktienkursgraphen erstellen

Einführung

In diesem Lab lernst du, wie du mithilfe von Matplotlib einen Graphen mit mehreren Zeitreihen erstellst, der die benutzerdefinierte Gestaltung des Diagrammrahmens, der Striche und der Strichmarkierungen sowie der Eigenschaften des Liniendiagramms zeigt. Der Graph wird die Aktienkurse verschiedener Unternehmen über einen Zeitraum von 32 Jahren anzeigen.

Tipps für die VM

Nachdem der Start der VM abgeschlossen ist, klicke in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu nutzen.

Manchmal musst du einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund der Einschränkungen von Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.

Wenn du bei der Lernphase Probleme hast, kannst du Labby gerne fragen. Gib nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für dich prompt beheben.

Importiere erforderliche Bibliotheken

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.cbook import get_sample_data
import matplotlib.transforms as mtransforms

Lade die Aktiendaten

with get_sample_data('Stocks.csv') as file:
    stock_data = np.genfromtxt(
        file, delimiter=',', names=True, dtype=None,
        converters={0: lambda x: np.datetime64(x, 'D')}, skip_header=1)

Erstelle ein Figure- und Achsenobjekt

fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(6, 8), layout='constrained')

Definiere die Farben, die im Graphen verwendet werden sollen

ax.set_prop_cycle(color=[
    '#1f77b4', '#aec7e8', '#ff7f0e', '#ffbb78', '#2ca02c', '#98df8a',
    '#d62728', '#ff9896', '#9467bd', '#c5b0d5', '#8c564b', '#c49c94',
    '#e377c2', '#f7b6d2', '#7f7f7f', '#c7c7c7', '#bcbd22', '#dbdb8d',
    '#17becf', '#9edae5'])

Setze die Namen und Kurznamen der Aktien, die geplottet werden sollen

stocks_name = ['IBM', 'Apple', 'Microsoft', 'Xerox', 'Amazon', 'Dell',
               'Alphabet', 'Adobe', 'S&P 500', 'NASDAQ']
stocks_ticker = ['IBM', 'AAPL', 'MSFT', 'XRX', 'AMZN', 'DELL', 'GOOGL',
                 'ADBE', 'GSPC', 'IXIC']

Verstelle die Label-Positionen vertikal manuell, um Überlappungen zu vermeiden

y_offsets = {k: 0 for k in stocks_ticker}
y_offsets['IBM'] = 5
y_offsets['AAPL'] = -5
y_offsets['AMZN'] = -6

Plotte jede Aktie separat mit ihrer eigenen Farbe

for nn, column in enumerate(stocks_ticker):
    ## Plot each line separately with its own color.
    ## don't include any data with NaN.
    good = np.nonzero(np.isfinite(stock_data[column]))
    line, = ax.plot(stock_data['Date'][good], stock_data[column][good], lw=2.5)

    ## Add a text label to the right end of every line. Most of the code below
    ## is adding specific offsets y position because some labels overlapped.
    y_pos = stock_data[column][-1]

    ## Use an offset transform, in points, for any text that needs to be nudged
    ## up or down.
    offset = y_offsets[column] / 72
    trans = mtransforms.ScaledTranslation(0, offset, fig.dpi_scale_trans)
    trans = ax.transData + trans

    ## Again, make sure that all labels are large enough to be easily read
    ## by the viewer.
    ax.text(np.datetime64('2022-10-01'), y_pos, stocks_name[nn],
            color=line.get_color(), transform=trans)

Setze die Grenzen der x- und y-Achse und füge Titel und Raster hinzu

ax.set_xlim(np.datetime64('1989-06-01'), np.datetime64('2023-01-01'))
fig.suptitle("Technology company stocks prices dollars (1990-2022)", ha="center")
ax.spines[:].set_visible(False)
ax.xaxis.tick_bottom()
ax.yaxis.tick_left()
ax.set_yscale('log')
ax.grid(True,'major', 'both', ls='--', lw=.5, c='k', alpha=.3)
ax.tick_params(axis='both', which='both', labelsize='large',
               bottom=False, top=False, labelbottom=True,
               left=False, right=False, labelleft=True)

Zeige den Graphen an

plt.show()

Zusammenfassung

In diesem Lab haben Sie gelernt, wie Sie einen Graphen mit mehreren Zeitreihen erstellen, der die benutzerdefinierte Gestaltung des Plot Rahmens, der Striche und Beschriftungen der Achsen sowie der Eigenschaften des Liniengraphen mit Matplotlib zeigt. Sie haben auch gelernt, wie Sie jede Aktie separat mit ihrer eigenen Farbe plotten, die Grenzen der x- und y-Achse festlegen und Titel und Raster hinzufügen.