用 matplotlib 绘制折线图

一个 Figure、一个 Axes、一条线

图表是判断价格序列是否干净、有趋势或已损坏的最快方法。在 matplotlib 中，Figure 是整块画布，Axes 是画布上的一张图，带有线条、标签和图例。面向对象的写法是 fig, ax = plt.subplots()，之后调用 ax 的方法：ax.plot(x, y) 画线，ax.set_title、ax.set_xlabel 和 ax.set_ylabel 给图命名。在明确的 Axes 上绘图并返回它，会让绘图函数易于复用和测试。

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]

标签与图例

一张图上有多条线时，每条都需要名字。给 ax.plot 传 label="..."，最后调用一次 ax.legend()：图例会按绘制顺序列出各标签。没有标签、标题和单位的图只是一幅图片，不是结果。线条也有样式：linestyle="--" 是虚线，适合不该遮住价格的均线，color、linewidth 和 marker 可以进一步调整。

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

参考线，以及看不见的图表

水平线用来标出执行价、止损位或平均值等水平：ax.axhline(105, linestyle="--") 会横贯整张图（axvline 则是竖线）。matplotlib 还能完全不开窗口绘图：使用 Agg 后端时，fig.savefig("chart.png") 把图写入文件，报告和服务器就是这样生成图表的。因为画出的一切都保存在 Axes 对象里，程序（或测试）可以读回来：用 ax.lines 取线条，get_ydata() 取数据，get_label() 取标签，get_title() 取标题。

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() 然后 ax.plot(x, y)；用 set_title、set_xlabel、set_ylabel 给图命名。
• 给每条线加 label= 并调用 ax.legend()；linestyle="--" 画虚线；ax.axhline(y) 画水平线。
• 在 Axes 上绘图并返回它：ax.lines、get_ydata()、get_label() 可读回图表；程序中用 savefig 和 plt.close 代替 show。

下一节：K线图，绘制每天的开盘、最高、最低和收盘。

实验：评分内容

• 用 plot_prices 画出价格折线25 分
• 用 plot_comparison 在一张图上比较两个序列25 分
• 用 plot_with_average 加上虚线移动平均25 分
• 用 plot_with_level 标出价格水平线25 分