Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie mithilfe der Matplotlib-<\/a> Visualisierungsbibliothek in Python ein Candlestick-Diagramm erstellen.<\/span><\/p>\n Nehmen wir an, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame, der den Er\u00f6ffnungs-, Schluss-, H\u00f6chst- und Tiefstkurs einer bestimmten Aktie \u00fcber einen Zeitraum von 8 Tagen anzeigt:<\/span><\/p>\n Mit dem folgenden Code k\u00f6nnen wir ein Candlestick-Diagramm erstellen, um die Kursbewegungen dieser Aktie \u00fcber diesen Zeitraum von 8 Tagen zu visualisieren:<\/span> <\/p>\n Jede Kerze stellt die Preis\u00e4nderung des Wertpapiers an einem bestimmten Tag dar. Die Farbe der Kerze verr\u00e4t uns, ob der Kurs im Vergleich zum Vortag h\u00f6her (gr\u00fcn) oder niedriger (rot) schloss.<\/span><\/p>\n Sie k\u00f6nnen die Breite der Kerzen und die verwendeten Farben jederzeit \u00e4ndern, damit das Diagramm Ihren W\u00fcnschen entspricht.<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnten zum Beispiel die Kerzen noch d\u00fcnner machen und unterschiedliche Farben verwenden, um \u201ehohe\u201c und \u201eniedrige\u201c Tage darzustellen:<\/span> <\/p>\n Die folgenden Tutorials erkl\u00e4ren, wie Sie andere g\u00e4ngige Diagramme in Python erstellen:<\/span><\/p>\n So erstellen Sie mehrere Matplotlib-Plots auf einer einzelnen Figur<\/a> Ein Candlestick-Chart ist eine Art Finanzdiagramm, das die Preisbewegungen von Wertpapieren im Zeitverlauf anzeigt. Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie mithilfe der Matplotlib- Visualisierungsbibliothek in Python ein Candlestick-Diagramm erstellen. Beispiel: Erstellen eines Candlestick-Diagramms in Python Nehmen wir an, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame, der den Er\u00f6ffnungs-, Schluss-, H\u00f6chst- und Tiefstkurs einer bestimmten Aktie \u00fcber einen […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n Beispiel: Erstellen eines Candlestick-Diagramms in Python<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\nprices = pd. DataFrame<\/span> ({' open<\/span> ': [25, 22, 21, 19, 23, 21, 25, 29],\n ' close<\/span> ': [24, 20, 17, 23, 22, 25, 29, 31],\n ' high<\/span> ': [28, 27, 29, 25, 24, 26, 31, 37],\n ' low<\/span> ': [22, 16, 14, 17, 19, 18, 22, 26]},\n index=pd. date_range<\/span> (\" 2021-01-01<\/span> \", periods=8, freq=\" d<\/span> \"))\n\n#display DataFrame\n<\/span>print<\/span> (prices)\n\n open close high low\n2021-01-01 25 24 28 22\n2021-01-02 22 20 27 16\n2021-01-03 21 17 29 14\n2021-01-04 19 23 25 17\n2021-01-05 23 22 24 19\n2021-01-06 21 25 26 18\n2021-01-07 25 29 31 22\n2021-01-08 29 31 37 26\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n import<\/span> matplotlib. pyplot<\/span> as<\/span> plt\n\n#create figure\n<\/span>plt. figure<\/span> ()\n\n#define width of candlestick elements\n<\/span>width = .4\nwidth2 = .05\n\n#define up and down prices\n<\/span>up = prices[prices. close<\/span> >=prices. open<\/span> ]\ndown = prices[prices. close<\/span> <prices. open<\/span> ]\n\n#define colors to use\n<\/span>col1 = ' green<\/span> '\ncol2 = ' red<\/span> '\n\n#plot up prices\n<\/span>plt. bar<\/span> (up. index<\/span> , up. close<\/span> -up. open<\/span> , width, bottom=up. open<\/span> , color=col1)\nplt. bar<\/span> (up. index<\/span> ,up. high<\/span> -up. close<\/span> ,width2,bottom=up. close<\/span> ,color=col1)\nplt. bar<\/span> (up. index<\/span> , up. low<\/span> -up. open<\/span> , width2, bottom=up. open<\/span> , color=col1)\n\n#plot down prices\n<\/span>plt. bar<\/span> (down. index<\/span> , down. close<\/span> -down. open<\/span> , width, bottom=down. open<\/span> , color=col2)\nplt. bar<\/span> (down. index<\/span> , down. high<\/span> -down. open<\/span> , width2, bottom=down. open<\/span> , color=col2)\nplt. bar<\/span> (down. index<\/span> ,down. low<\/span> -down. close<\/span> ,width2,bottom=down. close<\/span> ,color=col2)\n\n#rotate x-axis tick labels\n<\/span>plt. xticks<\/span> (rotation= 45<\/span> , ha=' right<\/span> ')\n\n#display candlestick chart\n<\/span>plt. show<\/span> ()<\/span><\/span><\/strong> <\/pre>\n![\"Candlestick-Diagramm](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/bougie1.png\")
<\/p>\n import<\/span> matplotlib. pyplot<\/span> as<\/span> plt\n\n#create figure\nplt. figure<\/span> ()\n\n#define width of candlestick elements\n<\/span>width = .2\nwidth2 = .02\n\n#define up and down prices\n<\/span>up = prices[prices. close<\/span> >=prices. open<\/span> ]\ndown = prices[prices. close<\/span> <prices. open<\/span> ]\n\n#define colors to use\n<\/span>col1 = ' black<\/span> '\ncol2 = ' steelblue<\/span> '\n\n#plot up prices\n<\/span>plt. bar<\/span> (up. index<\/span> , up. close<\/span> -up. open<\/span> , width, bottom=up. open<\/span> , color=col1)\nplt. bar<\/span> (up. index<\/span> ,up. high<\/span> -up. close<\/span> ,width2,bottom=up. close<\/span> ,color=col1)\nplt. bar<\/span> (up. index<\/span> , up. low<\/span> -up. open<\/span> , width2, bottom=up. open<\/span> , color=col1)\n\n#plot down prices\n<\/span>plt. bar<\/span> (down. index<\/span> , down. close<\/span> -down. open<\/span> , width, bottom=down. open<\/span> , color=col2)\nplt. bar<\/span> (down. index<\/span> , down. high<\/span> -down. open<\/span> , width2, bottom=down. open<\/span> , color=col2)\nplt. bar<\/span> (down. index<\/span> ,down. low<\/span> -down. close<\/span> ,width2,bottom=down. close<\/span> ,color=col2)\n\n#rotate x-axis tick labels\n<\/span>plt. xticks<\/span> (rotation= 45<\/span> , ha=' right<\/span> ')\n\n#display candlestick chart\n<\/span>plt. show<\/span> ()<\/span><\/span><\/strong> <\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/bougie2.png\")
<\/p>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So zeichnen Sie ein Histogramm aus einer Datenliste in Python<\/a>
So erstellen Sie Boxplots nach Gruppen in Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"