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新手都可掌握的蜡烛图分析法

使用Python绘制股票交易图形

获取csv表格数据表格数据从dataframe格式转化成list以绘图

使用Python绘制股票交易图形

在 android应用中,UI(User Interface)界面是非常重要的,它是人与手机之间数据传递、交互信息的重要媒介和对话接口,是Android系统的重要组成部分。

• ViewGroup 是 View 的子类,它是不可见的容器,负责管理其他 View 及它们的布局属性;它是布局(layout)和视图容器的基类。

不可见的容器( ViewGroup) 定义 UI 的可视化结构,通过布局参数(LayoutParams)定义子元素的尺寸、位置。

(2) 相对布局 ( RelativeLayout)

(3) 帧布局( FrameLayout)

(4) 表格布局( TableLayout)

(5) 网格布局( GridLayout)

(6) 绝对布局( AbsoluteLayout)

2、EditText

数字框。Integer正整数, signed整数(可带负号), decimal浮点数。

3、Button与ImageButton

4、ImageView—图片控件

5、RadioButton和CheckBox--单选与复选按钮

6、ToggleButton--状态开关按钮

7、DatePicker--日期与时间选择控件

• updateDate(int year, int monthOfYear, int 使用Python绘制股票交易图形 dayOfMonth):更新日期

Mixly----利用超声波传感器控制LED灯_CHENଲ的博客-程序员ITS404

一道非常棘手的 Java 面试题:i++ 是线程安全的吗_茅坤宝骏氹的博客-程序员ITS404

转载自 一道非常棘手的 Java 面试题:i++ 是线程安全的吗i++ 是线程安全的吗?相信很多中高级的 Java 面试者都遇到过这个问题,很多对这个不是很清楚的肯定是一脸蒙逼。内心肯定还在质疑,i++ 居然还有线程安全问题?只能说自己了解的不够多,自己的水平有限。先来看下面的示例来验证下 i++ 到底是不是线程安全的。1000个线程,每个线程对共享变量 count 进行 100.

js base64转io流_你好小马哥的博客-程序员ITS404

python中利用rasterio库中索引像元坐标以及确定像元范围_P0级推荐算法工程师的博客-程序员ITS404

rasterio库中索引像元坐标1.根据像元所在行列号查询坐标以及反查询rasterio库提供了专门用于行列号及像元中心坐标转换的函数,其中dataset.xy可将像元的行列号转化为像元中心坐标,而dataset.index可将像元中心坐标转化为行列号import rasterio as rspath=r"C:\Users\Lenovo\Desktop\test_images\images_doys2010_127_37.使用Python绘制股票交易图形 tif"dataset=rs.open(path)#获取波段数>&

量化之路-python绘图-使用matplotlib绘制股票K线图(附代码)

获取csv表格数据表格数据从dataframe格式转化成list以绘图

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from 使用Python绘制股票交易图形 scipy import stats import mpl_finance as mpf % matplotlib inline from datetime import datetime from mplfinance.original_flavor import candlestick_ohlc matplotlib . rcParams [ 'font.sans-serif' ] = [ 'SimHei' ] matplotlib . rcParams [ 'font.family' ] = 'sans-serif' matplotlib . rcParams [ 'axes.unicode_minus' ] = False # 懒人一直都是把所有可能用到的模块都放上的,实际本例只需要matplotlib、mplfinance部分就行 stockdata = pd . read_csv ( r " your path \\ data.csv" ) #your path部分填上自己的文件路径,可以通过选中文件图标右键查看 # 之前从tushare下载好了数据,所以直接读取,制作k线处理部分 stockdata = stockdata . iloc [:, 1 :] # stockdata from matplotlib.dates import date2num 使用Python绘制股票交易图形 stockdata . trade_date = [ date2num ( datetime . strptime ( date , "%Y-%m- %d " )) for date in stockdata . trade_date ] # type(stockdata) stocklist = list () for i in range ( len ( stockdata )): stocklist . append ( stockdata . iloc [ 使用Python绘制股票交易图形 i ,:]) # stocklist from matplotlib.dates import DateFormatter , WeekdayLocator , DayLocator , MONDAY , date2num plt . figure ( figsize = ( 20 , 10 )) ax = plt . subplot () mondays 使用Python绘制股票交易图形 = WeekdayLocator ( MONDAY ) WeekFormatter = DateFormatter ( "%y %m %d " ) ax . xaxis . set_major_locator ( mondays ) ax . xaxis . set_minor_locator ( DayLocator ()) ax . xaxis . set_major_formatter ( WeekFormatter ) ax . set_title ( "使用Python绘制股票交易图形 2019至今201011宝泰隆K线图" ) candlestick_ohlc ( ax , stocklist , width = 0.7 , colorup = "使用Python绘制股票交易图形 r" , colordown = "g" ) plt . setp ( plt . gca () . get_xticklabels (), rotation = 50 , horizontalalignment = "使用Python绘制股票交易图形 center" ) plt . grid = True plt . show ()

Python處理金融資料 p.使用Python绘制股票交易图形 1 – 用pandas與matplotlib來畫股價圖

14 thoughts on “ Python處理金融資料 p.1 – 用pandas與matplotlib來畫股價圖 ”

當我輸入最後一行程式時

daysreshape = prepare_data(df_plot)
plot_stock_price(daysreshape)
plt.show()

—————————————————————————
TypeError Traceback (most recent call last)
in
—-> 1 daysreshape = 使用Python绘制股票交易图形 prepare_data(df_plot)
2 plot_stock_price(daysreshape)
3 plt.show()
跑出來error
TypeError: dtype ” not understood
這大概是甚麼問題呢?
謝謝!!

1.
計算RSV没有乘100,設定K_list初始值是50就邏輯不通
這樣設定是要設昨天的RSV值是嗎?

2.
https://hant-kb.kutu66.com/mip/12535885
我有找到這個資料不知道是否可以使用
我嘗試把KD線在下方區塊省略掉但是後面會有NameError: name ‘daysreshape’ is not defined

1.我有點忘了,但應該是根據RSV的定義https://www.wikiwand.com/zh-tw/%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E6%8C%87%E6%A0%87
可以看到(close – min)/(max-min)之後還要乘100,但程式沒有乘,所以可以在data_df[‘RSV’] = (使用Python绘制股票交易图形 data_df[‘Close’] – data_df[‘min’])/(data_df[‘max’] – data_df[‘min’] 這行多乘100修改

2.可以試試,原來是在讀資料就有問題? NameError代表找不到daysreshape這個東西,在原本的程式裡是這行控制daysreshape = prepare_data(df_plot)
所以代表您把prepare_data這行省略了?

2.
最後程式是這樣
daysreshape = prepare_data(df_plot)
plot_stock_price(daysreshape)
plt.show()
我看有問題好像是plot_stock_price(daysreshape)這行,上面會出現驚嘆號
NameError: name 使用Python绘制股票交易图形 ‘daysreshape’ is not defined

1.因為第一天沒有昨天的資料,所以直接設起始值為50,但也沒一定要這麼做!
2.恩恩,但是NameError代表的意思是程式找不到daysreshape,而定義daysreshape在daysreshape = prepare_data(df_plot)這行程式,所以可能是這行執行出了問題

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