matplotlib / matplotlib/mplfinance
`vlines` (vertical lines, sharing x axis) on multiple panels
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- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 4.4k
- Fork
- 678
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Descrizione
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)tompf.plot()it is not drawing on all panels) -
[2] : Adjusting the
gridforx_axiswith MPF. I seen other examples where we have to useaxes. 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..)
Guida per i contributori
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Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
Direzione di ricerca
Parti dall’esempio fornito di mpf.plot() usando addplot, vlines e un indice datetime di pandas, quindi esamina come vengono applicate le linee verticali e le impostazioni della griglia dell’asse x nei vari pannelli. Il lavoro è completo quando le linee verticali compaiono su tutti i pannelli e la griglia dell’asse x può essere regolata tramite MPF senza dover ricostruire il grafico con Matplotlib.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- matplotlib, pandas, python
- Ambito
- data-visualization
- Tipo di issue
- Bug
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Stato di attività
- Ferma
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Idoneità per principianti
- 35/100