Liniendiagramme mit matplotlib

Eine Figure, eine Axes, eine Linie

Ein Diagramm ist der schnellste Weg zu sehen, ob eine Preisreihe sauber, trendend oder kaputt ist. In matplotlib ist eine Figure die gesamte Zeichenfläche und eine Axes ein Diagramm darauf, mit Linien, Beschriftungen und Legende. Der objektorientierte Weg ist fig, ax = plt.subplots() mit anschließenden Aufrufen auf ax: ax.plot(x, y) zeichnet eine Linie, ax.set_title, ax.set_xlabel und ax.set_ylabel benennen das Diagramm. Auf einer expliziten Axes zu zeichnen und sie zurückzugeben, macht eine Zeichenfunktion leicht wiederverwendbar und testbar.

import matplotlib
matplotlib.use("Agg")            # draw without a window (no screen needed)
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

prices = pd.Series([100.0, 102, 101, 105, 107, 106, 110], index=pd.bdate_range("2026-03-02", periods=7))

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(prices.index, prices.values, label="AAPL")
ax.set_title("Closing price")
ax.set_xlabel("Date")
ax.set_ylabel("Price (USD)")

print(ax.get_title(), "|", ax.get_xlabel(), "|", ax.get_ylabel())   # Closing price | Date | Price (USD)
print(len(ax.lines), ax.lines[0].get_ydata().tolist())               # 1 [100.0, 102.0, 101.0, 105.0, 107.0, 106.0, 110.0]

Beschriftungen und Legende

Bei mehreren Linien in einem Diagramm braucht jede einen Namen. Übergeben Sie label="..." an ax.plot und rufen Sie am Ende einmal ax.legend() auf: Die Legende listet die Beschriftungen in der Reihenfolge, in der die Linien gezeichnet wurden. Ein Diagramm ohne Beschriftungen, Titel und Einheiten ist ein Bild, kein Ergebnis. Linien haben auch einen Stil: linestyle="--" ergibt eine gestrichelte Linie, praktisch für einen Durchschnitt, der die Preise nicht verdecken soll, und color, linewidth und marker verfeinern ihn weiter.

ma = prices.rolling(3).mean()
ax.plot(ma.index, ma.values, label="MA3", linestyle="--")
ax.legend()

print([line.get_label() for line in ax.lines])                  # ['AAPL', 'MA3']
print([text.get_text() for text in ax.get_legend().get_texts()])   # ['AAPL', 'MA3']
print(ax.lines[1].get_linestyle(), ax.lines[1].get_ydata().tolist()[:3])   # -- [nan, nan, 101.0]   NaN points are simply not drawn

Referenzlinien und Diagramme, die man nicht sieht

Eine horizontale Linie markiert ein Niveau wie einen Strike, einen Stop oder den Durchschnitt: ax.axhline(105, linestyle="--") zeichnet sie über das ganze Diagramm (axvline tut dasselbe senkrecht). Matplotlib kann auch ganz ohne Fenster zeichnen: Mit dem Backend Agg schreibt fig.savefig("chart.png") das Diagramm in eine Datei, so erzeugen Berichte und Server Diagramme. Da alles Gezeichnete am Axes-Objekt bleibt, kann ein Programm (oder ein Test) es zurücklesen: Linien mit ax.lines, ihre Daten mit get_ydata(), Beschriftungen mit get_label(), den Titel mit get_title().

ax.axhline(105, linestyle=":", label="level")

level_line = ax.lines[-1]
print(list(level_line.get_ydata()), level_line.get_linestyle(), level_line.get_label())   # [105, 105] : level

fig.savefig("prices.png")   # writes the chart to a file; no window, no plt.show() needed
plt.close(fig)              # release the figure when you are done with it

def plot_prices(prices):
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.plot(prices.index, prices.values)
    ax.set_title("Closing price")
    return ax                                   # the caller can add lines, save the chart or inspect it

ax = plot_prices(prices)
print(len(ax.lines), ax.get_title())            # 1 Closing price
plt.close("all")

• fig, ax = plt.subplots(), dann ax.plot(x, y); benennen Sie das Diagramm mit set_title, set_xlabel und set_ylabel.
• Geben Sie jeder Linie ein label= und rufen Sie ax.legend() auf; linestyle="--" zeichnet gestrichelt; ax.axhline(y) eine waagerechte Linie.
• Zeichnen Sie auf einer Axes und geben Sie sie zurück: ax.lines, get_ydata() und get_label() lesen das Diagramm zurück; nutzen Sie in Programmen savefig und plt.close statt show.

Als Nächstes: Candlestick-Charts, die Eröffnung, Hoch, Tief und Schluss jedes Tages zeichnen.

Lab: Was bewertet wird

• Mit plot_prices die Preislinie zeichnen25 Pkt.
• Mit plot_comparison zwei Reihen in einem Diagramm vergleichen25 Pkt.
• Mit plot_with_average einen gestrichelten gleitenden Durchschnitt ergänzen25 Pkt.
• Mit plot_with_level ein Preisniveau markieren25 Pkt.