一张图里的四个价格
只画收盘价的折线图丢掉了一天的大部分信息。K线（蜡烛图）同时保留四个价格：开盘、最高、最低和收盘。粗的实体从开盘画到收盘，并按方向着色（收盘不低于开盘为绿色，否则为红色）；细的影线从最低画到最高。一眼就能看出这一天走到了哪里、波动多大，以及买方还是卖方占了上风。
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
"open": [100.0, 103.0, 102.0, 104.0],
"high": [104.0, 105.0, 106.0, 104.5],
"low": [ 99.0, 101.0, 101.5, 101.0],
"close": [103.0, 102.0, 105.5, 104.0],
},
index=pd.bdate_range("2026-03-02", periods=4),
)
# Green when the day closed at or above its open, red otherwise: one np.where on whole columns
colors = np.where(df["close"] >= df["open"], "green", "red")
print(colors.tolist()) # ['green', 'red', 'green', 'green']计算实体
实体是一个矩形。它从开盘与收盘中较低的一个开始（df[["open", "close"]].min(axis=1) 按行取最小值），高度是绝对差 abs(close - open)。开盘价与收盘价相同的一天，实体高度为 0：这就是十字星，一根代表犹豫的蜡烛。把实体与整个区间 high - low 相比，可以看出这一天有多果断；对整列这样做，一行代码就能找出一年里所有的十字星。
body = pd.DataFrame({
"bottom": df[["open", "close"]].min(axis=1), # the lower of open and close, row by row
"height": (df["close"] - df["open"]).abs(),
})
print(body)
# bottom height
# 2026-03-02 100.0 3.0
# 2026-03-03 102.0 1.0
# 2026-03-04 102.0 3.5
# 2026-03-05 104.0 0.0
# Body as a share of the day's range: the last day is a doji
share = body["height"] / (df["high"] - df["low"])
print(share.round(2).tolist()) # [0.6, 0.25, 0.78, 0.0]
print((share <= 0.1).tolist()) # [False, False, False, True]绘制：影线与柱
matplotlib 没有专门的K线函数，但两个简单的调用就够了。ax.vlines(x, ymin, ymax) 一次为每个 x 画一条竖线：这就是从最低到最高的影线。ax.bar(x, height, bottom=..., width=0.6, color=...) 为每个 x 画一根从 bottom 起的柱：这就是实体，color 接受每根柱一个颜色的列表。把蜡烛放在位置 0, 1, 2, ...（np.arange(len(df))）而不是日期上，周末就不会留下空隙。传入整列即可避免对每天的循环。
import matplotlib
matplotlib.use("Agg")
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
x = np.arange(len(df))
ax.vlines(x, df["low"], df["high"], color="black", linewidth=1) # the wicks
ax.bar(x, body["height"], bottom=body["bottom"], width=0.6, color=colors) # the bodies
print(len(ax.collections), len(ax.patches)) # 1 4 one set of wicks, four bodies
print([p.get_y() for p in ax.patches]) # [100.0, 102.0, 102.0, 104.0] body bottoms
print(ax.collections[0].get_segments()[0].tolist()) # [[0.0, 99.0], [0.0, 104.0]] the first wick, low to high# Candles whose body is at most 10% of the day's range are dojis
doji = share <= 0.1
print(df.index[doji].strftime("%d %b").tolist()) # ['05 Mar']图形可以被读回图表本身也是数据：
ax.patches 保存柱，ax.collections 保存影线，它们的位置、大小和颜色都可以检查。测试 Axes 而不是像素，是自动验证绘图函数的方法，也是调试看起来不对的图表的方法。- 一根蜡烛显示开、高、低、收：实体从开盘到收盘，影线从最低到最高。
- 实体底部是逐行的
min(open, close)（min(axis=1)），高度是abs(close - open)；实体为 0 就是十字星。 - 所有影线用一次
ax.vlines、所有实体用一次ax.bar（颜色列表）绘制，不要对每天循环。
下一节：直方图与分布，统计收益率落入各区间的频次。
实验：评分内容
- 用
candle_colors按涨跌方向给每根蜡烛上色25 分 - 用
candle_body计算每根蜡烛的实体25 分 - 用
doji_days找出犹豫不决的日子25 分 - 用
draw_candles在 Axes 上画出蜡烛25 分