Criar Gráficos Personalizados de Preços de Ações

Beginner

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Introdução

Neste laboratório, você aprenderá como criar um gráfico de múltiplas séries temporais que demonstra a estilização personalizada da moldura do gráfico (plot frame), linhas de marcação (tick lines), rótulos de marcação (tick labels) e propriedades do gráfico de linhas usando Matplotlib. O gráfico exibirá os preços das ações de várias empresas ao longo de um período de 32 anos.

Dicas da VM

Após a inicialização da VM, clique no canto superior esquerdo para mudar para a aba Notebook e acessar o Jupyter Notebook para praticar.

Às vezes, pode ser necessário aguardar alguns segundos para que o Jupyter Notebook termine de carregar. A validação das operações não pode ser automatizada devido às limitações do Jupyter Notebook.

Se você enfrentar problemas durante o aprendizado, sinta-se à vontade para perguntar ao Labby. Forneça feedback após a sessão, e resolveremos o problema prontamente para você.

Importar as bibliotecas necessárias

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

Carregar os dados das ações

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)

Criar um objeto figura e eixo

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

Definir as cores a serem usadas no gráfico

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'])

Definir os nomes e tickers das ações a serem plotadas

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']

Ajustar manualmente as posições dos rótulos verticalmente para evitar sobreposição

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

Plotar cada ação separadamente com sua própria cor

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)

Definir os limites do eixo x e do eixo y, e adicionar título e grade

ax.set_xlim(np.datetime64('1989-06-01'), np.datetime64('2023-01-01'))
fig.suptitle("Preços das ações de empresas de tecnologia em dólares (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)

Exibir o gráfico

plt.show()

Resumo

Neste laboratório, você aprendeu como criar um gráfico de múltiplas séries temporais que demonstra a estilização personalizada da moldura do gráfico (plot frame), linhas de marcação (tick lines), rótulos de marcação (tick labels) e propriedades do gráfico de linhas usando Matplotlib. Você também aprendeu como plotar cada ação separadamente com sua própria cor, definir os limites do eixo x e do eixo y, e adicionar título e grade.