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

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enhancement hacktoberfest question
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) 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..)

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. 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

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