matplotlib / matplotlib/mplfinance
Support for ununiformly spaced data
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- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 4.4k
- Forks
- 678
- Métriques de merge des PR
- Aucune PR mergée en 30 j
Description
Hello,
Today I tried to plot data for which the time column was not uniformly spaced, there is the result:

Corresponding data:
Open High Low Close Volume
Date
2021-01-10 16:43:50 NaN NaN NaN NaN 0.000000
2021-01-10 16:49:40 NaN NaN NaN NaN 0.000000
2021-01-10 16:57:28 0.339755 0.339755 0.339755 0.339755 2489.423910
2021-01-10 17:05:17 0.337448 0.337448 0.334059 0.334627 15050.000000
2021-01-10 17:10:20 0.335243 0.336025 0.335243 0.336025 3213.676925
2021-01-10 17:17:21 0.336025 0.336025 0.324992 0.324992 28470.776438
2021-01-10 17:24:09 0.326430 0.326905 0.326430 0.326905 1989.542713
2021-01-10 17:31:11 NaN NaN NaN NaN 0.000000
2021-01-10 17:36:33 0.323282 0.324741 0.318373 0.323247 46563.285561
2021-01-10 17:43:19 0.323247 0.328985 0.323247 0.328985 19099.188282
2021-01-10 17:50:08 NaN NaN NaN NaN 0.000000
2021-01-10 17:54:13 NaN NaN NaN NaN 0.000000
2021-01-10 18:00:22 0.335203 0.336286 0.334394 0.334394 26723.586340
2021-01-10 18:07:07 0.333296 0.333296 0.331800 0.331800 6210.287422
2021-01-10 18:14:16 0.334205 0.334205 0.334205 0.334205 5037.527533
2021-01-10 18:21:39 0.333101 0.333101 0.333101 0.333101 1308.452131
2021-01-10 18:28:06 0.331582 0.331582 0.331582 0.331582 5000.000000
2021-01-10 18:34:04 0.328742 0.328742 0.328742 0.328742 6832.647206
2021-01-10 18:42:57 0.330514 0.330514 0.330514 0.330514 6000.000000
2021-01-10 18:49:21 NaN NaN NaN NaN 0.000000
We can see two problems:
- The candles' widths are not proportional to the duration of each row.
- The volumes widths are not proportional to the duration of each row, and worse, the volume bars may overlap with their neighbors.
It would be nice to be able to handle this case natively with mplfinance.
Note: The use case is to inspect transactions inside blocks in a given blockchain (e.g. Bitcoin, Ethereum). The mining time is not constant.
Thank you!
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Piste de recherche
L’issue fournit des données d’exemple et une image, mais n’indique aucun fichier source, test ou point d’entrée. Commencez par localiser le code de tracé des chandeliers et du volume, puis définissez des tests couvrant des largeurs proportionnelles à des intervalles de temps irréguliers et empêchant les barres de volume voisines de se chevaucher.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Évaluation
- Stack technique
- matplotlib, python
- Domaine
- data-visualization
- Type d'issue
- Fonctionnalité
- Difficulté
- 5/5
- Temps estimé
- Plus d'une semaine
- Activité
- À l'abandon
- Clarté
- À clarifier
- Accessibilité débutants
- 25/100