学习数据可视化 | 金融时间序列分析

简介

在绘制诸如金融时间序列等每日数据时，人们通常希望忽略没有数据的日子，比如周末。这样可以使数据以固定的时间间隔绘制，而不会为没有数据的日子留出额外的空白。在本实验中，我们将学习如何使用“索引格式化器”来实现所需的绘图。

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导入所需的库和数据

我们首先需要导入所需的库，即 matplotlib、numpy 和 matplotlib.cbook。我们还需要从 mpl-data/sample_data 目录中加载一个来自雅虎 CSV 数据的 numpy 记录数组，其字段包括日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量、调整收盘价。记录数组在日期列中将日期存储为具有日单位（'D'）的 np.datetime64。我们将使用这些数据来绘制金融时间序列图。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.cbook as cbook

## 从 sample_data 目录加载数据
r = cbook.get_sample_data('goog.npz')['price_data'].view(np.recarray)
r = r[:9]  ## 获取前 9 天的数据

在周末使用默认间隔绘制数据

我们将首先使用 matplotlib 中的plot函数，以周末的默认间隔来绘制数据。我们还将使用白色虚线突出显示每日数据中的间隔。

## 在周末以间隔绘制数据
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(6, 3))
ax1.plot(r.date, r.adj_close, 'o-')

## 突出显示每日数据中的间隔
gaps = np.flatnonzero(np.diff(r.date) > np.timedelta64(1, 'D'))
for gap in r[['date', 'adj_close']][np.stack((gaps, gaps + 1)).T]:
    ax1.plot(gap.date, gap.adj_close, 'w--', lw=2)
ax1.legend(handles=[ml.Line2D([], [], ls='--', label='Gaps in daily data')])

ax1.set_title("Plotting Data with Default Gaps on Weekends")
ax1.xaxis.set_major_locator(DayLocator())
ax1.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%a'))

创建自定义索引格式化器

为了根据从 0、1、...、数据长度的索引来绘制数据，我们将创建一个自定义索引格式化器。这个格式化器会将刻度标记格式化为时间，而不是整数。

## 创建自定义索引格式化器
fig, ax2 = plt.subplots(figsize=(6, 3))
ax2.plot(r.adj_close, 'o-')

## 将 x 轴格式化为时间
def format_date(x, _):
    try:
        ## 将 datetime64 转换为 datetime，并使用 datetime 的 strftime：
        return r.date[round(x)].item().strftime('%a')
    except IndexError:
        pass

ax2.set_title("Creating Custom Index Formatter")
ax2.xaxis.set_major_formatter(format_date)  ## 内部创建 FuncFormatter

使用可调用对象作为格式化器

除了将函数传递给.Axis.set_major_formatter，我们还可以使用任何其他可调用对象，例如实现了__call__的类的实例。在这一步中，我们将创建一个MyFormatter类，它将刻度标记格式化为时间。

## 使用可调用对象作为格式化器
class MyFormatter(Formatter):
    def __init__(self, dates, fmt='%a'):
        self.dates = dates
        self.fmt = fmt

    def __call__(self, x, pos=0):
        """返回位置 pos 处时间 x 的标签。"""
        try:
            return self.dates[round(x)].item().strftime(self.fmt)
        except IndexError:
            pass

ax2.xaxis.set_major_formatter(MyFormatter(r.date, '%a'))