matplotlib / matplotlib/mplfinance

Bug Report: Errors occur for NaN columns.

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bug
Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
4.4k
Forks
678
PR-Merge-Kennzahlen
Keine gemergten PRs in 30 T.

Beschreibung

# issue case
When animating over a limited visual range, as in this example, the possibility arises that the signal columns are all NaN.

https://github.com/matplotlib/mplfinance/assets/37892107/a5afea85-57ce-4282-ad7c-955240c54787

# issue
mplfinance\plotting.py", line 1108, in _addplot_columns
ymhi = math.log(max(math.fabs(np.nanmax(yd)),1e-7),10)
This Numpy code generates an error.
"ValueError: zero-size array to reduction operation maximum which has no identity"

# Error reproduction
``` python
import datetime

import numpy as np
import pandas as pd
import mplfinance as mpf

# ランダムなOHLCデータを生成する関数
def generate_sample_ohlc_data(n=10):
# 現在の日付を取得
base_date = datetime.datetime.now()
# 日付のリストを生成
dates = [base_date - datetime.timedelta(days=i) for i in range(n)]
dates.reverse()

# ランダムな価格データを生成
rand = np.random.default_rng().uniform
open = [100]
high = [100.02]
low = [100.02]
close = [100.05]
for i in range(n-1):
open.append(close[i])
close.append(open[-1] + rand(-0.1, 0.1))
high.append(max(open[-1],close[-1]) + rand(0, 0.05))
low.append(min(open[-1],close[-1]) - rand(0, 0.05))

# DataFrameに格納
ohlc_data = pd.DataFrame({
"date": dates,
"open": open,
"high": high,
"low": low,
"close": close
})

return ohlc_data.set_index("date", drop=True)

period_range = 50
df = generate_sample_ohlc_data(period_range)
df["signal"] = np.nan
print(df)

some_signal = mpf.make_addplot(df["signal"])
mpf.plot(df, type='candle', addplot=some_signal) # ValueError
```

Currently, we have worked around this by doing NaN pre-checking on the user side, but it would be great if the library could handle this.

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 der Reproduktion im Issue und untersuche mplfinance/plotting.py bei _addplot_columns, insbesondere den np.nanmax-Aufruf um Zeile 1108. Bestätige den Fehler mit einer addplot-Spalte, die ausschließlich NaN-Werte enthält; erledigt ist es, wenn das Plotten dieser Daten nicht mehr den ValueError bei einer Reduktion der Größe null auslöst.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
numpy, pandas, python
Bereich
data-visualization
Issue-Typ
Bug
Schwierigkeit
2/5
Geschätzter Aufwand
1-3 Stunden
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Klar beschrieben
Anfängerfreundlichkeit
62/100

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