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`vlines` (vertical lines, sharing x axis) on multiple panels

Offen
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enhancement hacktoberfest question
Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
4.4k
Forks
678
PR-Merge-Kennzahlen
Keine gemergten PRs in 30 T.

Beschreibung

Hello Daniel, 👋

Thank you for your dedication in improving the MPF library ! 📈
I am looking for different options for the X_AXIS/GRID adjustments:

  • [1] : Drawing vertical line for all panels ( when passing **kwargs(vlines) to mpf.plot() it is not drawing on all panels)

  • [2] : Adjusting the grid for x_axis with MPF. I seen other examples where we have to use axes . Is there a more efficient way to do that with MPF?

If i well understood what others did is, returning the axes and then calling the add_subplot method from MPL wich will force me to start again from scratch using only MPL.

I guess I missed something, here is a part of my code:


df = 'pandas dataframe with datetime index and ohlcv and RSI values'
vls = pd.date_range(df.index.min(), df.index.max(), freq='D').tolist()

ap1 = [
    mpf.make_addplot(df['RSI'], panel=1, color='royalblue')
    ] 

kwargs = dict(type='candle', vlines=dict(vlines=vls, linewidths=0.5, colors=('r')))
mpf.plot(df, addplot=ap1, **kwargs)

(If you prefer 2 different posts i can separate each request..)

Beitragsleitfaden

Beitragsleitfaden öffnen

Erste Schritte

  1. Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
  4. Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

Rechercherichtung

Beginne mit dem bereitgestellten mpf.plot()-Beispiel unter Verwendung von addplot, vlines und einem pandas-datetime-Index und untersuche anschließend, wie vertikale Linien und Einstellungen für das x-Achsenraster über die Panels hinweg angewendet werden. Als abgeschlossen gilt die Aufgabe, wenn vertikale Linien auf allen Panels erscheinen und das x-Achsenraster über MPF angepasst werden kann, ohne das Diagramm mit Matplotlib neu erstellen zu müssen.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
matplotlib, pandas, python
Bereich
data-visualization
Issue-Typ
Bug
Schwierigkeit
4/5
Geschätzter Aufwand
3-5 Tage
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Größtenteils klar
Anfängerfreundlichkeit
35/100

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