科学のデータフィールドの時系列データを定量化し、金融セクターにも非常に一般的であるには、価格の行動を模索、価格動向、予想価格を分析するために使用することができ、どこにでもあります。
時系列データの視覚化に学び、それは私たちが潜在的な法則を探して、より直感的な時系列データを探索することができます。
この記事では、中にはPythonを使用しますmatplotlibの [1]ライブラリー、および例を挙げて説明します。matplotlibののライブラリはテーブル⾯パッケージを描く（2Dグラフィックスライブラリ）の出版品質のグラフを作成するための⼀の使用で、Pythonは最も基本的な可視化ツールです。
[ツール]パイソン3
[データ] Tushare
[注意]注意が方法を説明するための一例であり、柔軟でください。
01
シングルの時系列
まずtushare.proインデックス日々の市場データを取得し、データ型を表示します。
import tushare as ts
import pandas as pd
pd.set_option('expand_frame_repr', False) # 显示所有列
ts.set_token('your token')
pro = ts.pro_api()
df = pro.index_daily(ts_code='399300.SZ')[['trade_date', 'close']]
df.sort_values('trade_date', inplace=True)
df.reset_index(inplace=True, drop=True)
print(df.head())
trade_date close
0 20050104 982.794
1 20050105 992.564
2 20050106 983.174
3 20050107 983.958
4 20050110 993.879
print(df.dtypes)
trade_date object
close float64
dtype: object
取引時間の列「trade_dateは」と入力する時ではない、それは変換する必要が、インデックス付けされていません。
df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'])
df.set_index('trade_date', inplace=True)
print(df.head())
close
trade_date
2005-01-04 982.794
2005-01-05 992.564
2005-01-06 983.174
2005-01-07 983.958
2005-01-10 993.879
次に、開始することができる図は、我々は、インポートする必要matplotlib.pyplotを [2]、その後設定してset_xlabel（）とset_xlabel（）を X軸およびY軸をタグ付けします。
import matplotlib.pyplot as plt
ax = df.plot(color='')
ax.set_xlabel('trade_date')
ax.set_ylabel('399300.SZ close')
plt.show()
matplotlibのライブラリは、多く組み込まれているチャートスタイルから選択する、印刷することによりplt.style.available呼び出す直接適用した場合に、特定のオプションが何であるかを見る（「fivethirtyeight」）plt.style.useをすることができます。
print(plt.style.available)
['bmh', 'classic', 'dark_background', 'fast', 'fivethirtyeight', 'ggplot', 'grayscale', 'seaborn-bright', 'seaborn-colorblind', 'seaborn-dark-palette', 'seaborn-dark', 'seaborn-darkgrid', 'seaborn-deep', 'seaborn-muted', 'seaborn-notebook', 'seaborn-paper', 'seaborn-pastel', 'seaborn-poster', 'seaborn-talk', 'seaborn-ticks', 'seaborn-white', 'seaborn-whitegrid', 'seaborn', 'Solarize_Light2', 'tableau-colorblind10', '_classic_test']
plt.style.use('fivethirtyeight')
ax1 = df.plot()
ax1.set_title('FiveThirtyEight Style')
plt.show()
02
詳細を設定します。
上面画出的是一个很简单的折线图，其实可以在plot()里面通过设置不同参数的值，为图添加更多细节，使其更美观、清晰。
figsize(width, height)设置图的大小，linewidth设置线的宽度，fontsize设置字体大小。然后，调用set_title()方法设置标题。
ax = df.plot(color='blue', figsize=(8, 3), linewidth=2, fontsize=6)
ax.set_title('399300.SZ close from 2005-01-04 to 2019-07-04', fontsize=8)
plt.show()
如果想要看某一个子时间段内的折线变化情况，可以直接截取该时间段再作图即可，如df['2018-01-01': '2019-01-01']
df_subset_1 = df['2018-01-01':'2019-01-01']
ax = df_subset_1.plot(color='blue', fontsize=10)
plt.show()
如果想要突出图中的某一日期或者观察值，可以调用.axvline()和.axhline()方法添加垂直和水平参考线。
ax = df.plot(color='blue', fontsize=6)
ax.axvline('2019-01-01', color='red', linestyle='--')
ax.axhline(3000, color='green', linestyle='--')
plt.show()
也可以调用axvspan()的方法为一段时间添加阴影标注，其中alpha参数设置的是阴影的透明度，0代表完全透明，1代表全色。
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ax = df.plot(color='blue', fontsize=6)
ax.axvspan('2018-01-01', '2019-01-01', color='red', alpha=0.3)
ax.axhspan(2000, 3000, color='green', alpha=0.7)
plt.show()
03
移动平均时间序列
有时候，我们想要观察某个窗口期的移动平均值的变化趋势，可以通过调用窗口函数rolling来实现。下面实例中显示的是，以250天为窗口期的移动平均线close，以及与移动标准差的关系构建的上下两个通道线upper和lower。
ma = df.rolling(window=250).mean()
mstd = df.rolling(window=250).std()
ma['upper'] = ma['close'] + (mstd['close'] * 2)
ma['lower'] = ma['close'] - (mstd['close'] * 2)
ax = ma.plot(linewidth=0.8, fontsize=6)
ax.set_xlabel('trade_date', fontsize=8)
ax.set_ylabel('399300.SZ close from 2005-01-04 to 2019-07-04', fontsize=8)
ax.set_title('Rolling mean and variance of 399300.SZ cloe from 2005-01-04 to 2019-07-04', fontsize=10)
plt.show()
04
多个时间序列
あなたは時系列データの複数を視覚化したい場合、また、直接呼び出すことができます（）メソッドをプロット。私たちの例tushare.proは、日々の市場データ分析上の3つの銘柄を選択しました。
# 获取数据
code_list = ['000001.SZ', '000002.SZ', '600000.SH']
data_list = []
for code in code_list:
print(code)
df = pro.daily(ts_code=code, start_date='20180101', end_date='20190101')[['trade_date', 'close']]
df.sort_values('trade_date', inplace=True)
df.rename(columns={'close': code}, inplace=True)
df.set_index('trade_date', inplace=True)
data_list.append(df)
df = pd.concat(data_list, axis=1)
print(df.head())
000001.SZ
000002.SZ
600000.SH
000001.SZ 000002.SZ 600000.SH
trade_date
20180102 13.70 32.56 12.72
20180103 13.33 32.33 12.66
20180104 13.25 33.12 12.66
20180105 13.30 34.76 12.69
20180108 12.96 35.99 12.68
# 画图
ax = df.plot(linewidth=2, fontsize=12)
ax.set_xlabel('trade_date')
ax.legend(fontsize=15)
plt.show()
コール.plot.area（）メソッドは、累計が表示され、図の領域に時系列データを生成してもよいです。
ax = df.plot.area(fontsize=12)
ax.set_xlabel('trade_date')
ax.legend(fontsize=15)
plt.show()
パラメータの設定によって、各時系列異なるサブグラフに別々に表示するサブプロットを= Trueが達成します。レイアウトに使用される行の指定された数、sharexとsharey行と列を共有するかどうかを設定するためには、カラーマップ=「ビリディス」は、 ライン毎に異なる色を設定します。
df.plot(subplots=True,
layout=(2, 2),
sharex=False,
sharey=False,
colormap='viridis',
fontsize=7,
legend=False,
linewidth=0.3)
plt.show()
05
概要
この論文では、Pythonの使用方法について説明matplotlibのいくつかの単純な視覚化のためのライブラリの時系列データを、可視化単一の時系列を含み、詳細ビュー内に配置された、平均時系列と時系列の複数の移動視覚。