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有谁知道使用阶跃函数 pyplot.step(x,y) 的问题，其中 x 值由日期时间实例给出？？？我可以轻松地绘制函数，除非我使用日期时间序列作为 x 值。我有一个如下所示的矩阵：

In [3]: Minor_trend_matrix[0:20]
Out[3]: 
matrix([[ 0,  1],
        [ 1,  2],
        [ 1,  3],
        [ 1,  4],
        [-1,  5],
        [ 0,  6],
        [ 1,  7],
        [ 2,  8],
        [ 0,  9],
        [ 1, 10],
        [ 1, 11],
        [ 1, 12],
        [ 1, 13],
        [ 1, 14],
        [-1, 15],
        [-1, 16],
        [-1, 17],
        [ 1, 18],
        [ 1, 19],
        [-1, 21]])

请注意，第一列仅包含 -2,-1,0,1,2 这些代表步进函数所需的不同操作；-2 是指数范围的高点，然后是指数范围的低点 -1 是指数范围的低点 0 是无动作 1 是指数范围的高点 2 是指数范围的低点，然后是指数范围的高点

索引指的是日期时间对象。我认为这是 step 函数遇到麻烦的地方。任何建议或替代方案将不胜感激。此外，关于由整数表示的动作的细节，您是否认为因为例如矩阵的运行可能如下所示

 [ 1,  2],
 [ 1,  3],
 [ 1,  4]

但我只希望在发生更改之前对最终项目执行操作，不包括零，我应该消除相关项目之前的所有先前条目（在不同条目之前，即在本例中为 -1,2,-2）和如果是这样，我将如何去做？此外，对于实现适当代码以实现此目标的任何帮助也将不胜感激。

# Package Imports

import csv
import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import dateutil.relativedelta as rd
import bisect
import scipy as sp

## File Settings

ipath = "/home/kane/Downloads/Charts/Wheat/W2/"
fname = "W2_0_L1N.CSV"

dateList = []
openList = []
highList = []
lowList = []
closeList = []
x = []
g = []
portfolio_list = []
result = []

portfolio = csv.DictReader(open(ipath + fname, "rb"))
portfolio_list.extend(portfolio)


for data in portfolio_list:
    dateList.append(data['Date'])
    openList.append(data[' Open'])
    highList.append(data[' High'])
    lowList.append(data[' Low'])
    closeList.append(data[' Close'])



for item in dateList:
    d = datetime.datetime.strptime(item, '%Y%m%d')

    t = d.toordinal()
    x.append(d)
    g.append(t)


dataArray = np.asarray([x, openList, highList, lowList, closeList])
dataArrayOrd = np.array([g, openList, highList, lowList, closeList], 
dtype = float)

代码的绘图部分如下：

# Plot settings
fig = plt.figure(figsize=(10, 5))
ax = fig.add_subplot(111)

line0 = plt.plot(x, simple_slope, 'k', label = "High Slope")
line1 = plt.plot(x, dataArray[1,:], 'g', label = "Open")  
line2 = plt.plot(x, dataArray[2,:], 'r', label = "High")
line3 = plt.plot(x, dataArray[3,:], 'y', label = "Low")
line4 = plt.plot(x, dataArray[4,:], 'b', label = "Close")
lns = line0 + line1 + line2 + line3 + line4
labs = [l.get_label() for l in lns]
ax.legend(lns, 
          labs, 
          loc='upper left', 
          frameon = False, 
          shadow=False, 
          fancybox=False, 
          labelspacing=0.1, 
          ncol=4, 
          prop={'size':9}
          )
ax.set_title(fname , fontsize = 12)



plt.xticks(fontsize = 8)
plt.yticks(fontsize = 8)
ax.set_ylabel( 'Cents', fontsize = 10 )
ax.grid()
plt.show()

此图中的 x 轴是时间和日期时间值，因此 step 函数应按如下方式工作：

plt.step(x[Minor_trend_matrix[:,1]],dataArray[2,Minor_trend_matrix[:,1]])

当然，确切的问题有点复杂，需要访问

dataArray[3,Minor_trend_matrix[:,1]]

阶梯函数垂直线时的值应该向下移动到范围的低点，当它需要同时访问高点和低点或低点然后高点时甚至更复杂。这将是开发正确条件语句的问题。但是，当前的问题在于在我可以继续之前获得一个简单的版本来正确处理日期时间值。

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1 回答 1

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解决方案：

我已经用 step 函数解决了这个问题。这是由于阶跃函数的工作方式。我必须通过 for 循环生成日期时间对象。我现在可以得到我想要实现的简单版本。

# Package Imports

import csv
import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import dateutil.relativedelta as rd
import bisect
import scipy as sp

## File Settings

ipath = "/home/kane/tripkane_python/"
fname = "datetime_test_data.csv"


portfolio_list = []
dateList = []
valueList = []
x = []

portfolio = csv.DictReader(open(ipath + fname, "rb"))
portfolio_list.extend(portfolio)


for data in portfolio_list:
    dateList.append(data['date'])
    valueList.append(data[' value'])

for item in dateList:
    d = datetime.datetime.strptime(item, '%Y%m%d')
    t = d.toordinal()
    x.append(d)


dataArray = np.asarray([x, valueList])

stepList = [0, 3, 5]

TIda = []
TIv = []

for n in range(0, len(stepList)):
    TIda.append(x[stepList[n]])
    TIv.append(valueList[stepList[n]])


# Plot 

fig = plt.figure(figsize=(10, 5))
ax = fig.add_subplot(111)

line1 = plt.plot(x, valueList, 'b')
lns = line1

labs = [l.get_label() for l in lns]
ax.legend(lns, 
          labs, 
          loc='upper left', 
          frameon = False, 
          shadow=False, 
          fancybox=False, 
          labelspacing=0.1, 
          ncol=4, 
          prop={'size':9}
          )
ax.set_title(fname , fontsize = 12)



plt.xticks(fontsize = 8)
plt.yticks(fontsize = 8)
ax.set_ylabel( 'Cents', fontsize = 10 )
ax.grid()

plt.step(TIda, TIv, 'r')

plt.show()

现在的问题是如何产生适当的条件语句来实现目标。

于 2013-02-10T09:23:44.693 回答