今天学习st.plotly_chart的使用，并完成一个股票蜡烛图的练习。
st.plotly_chart用来显示交互式绘图表，Plotly是一个Python的图表库。
st.plotly_chart函数的参数跟 Plotly 的 plot（） 函数几乎一样，你可以在 https://plot.ly/python 找到更多关于Plotly的信息。
要在 Streamlit 中显示 Plotly 图表，只需要在通常调用 Plotly 的 py.plot 或 py.iplot 函数的地方替换成调用 st.plotly_chart 。
先来看一段在独立使用plotly的python代码：
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| import plotly.figure_factory as ff
import numpy as np
x1 = np.random.randn(200) - 2
x2 = np.random.randn(200)
x3 = np.random.randn(200) + 2
hist_data = [x1, x2, x3]
group_labels = ['Group 1', 'Group 2', 'Group 3']
colors = ['#A56CC1', '#A6ACEC', '#63F5EF']
fig = ff.create_distplot(hist_data, group_labels, colors=colors,
bin_size=.2, show_rug=False)
fig.update_layout(title_text='Hist and Curve Plot')
fig.show()
|
效果如下：
在streamlit中使用只需要简单替换fig.show():
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| import streamlit as st
import numpy as np
import plotly.figure_factory as ff
x1 = np.random.randn(200) - 2
x2 = np.random.randn(200)
x3 = np.random.randn(200) + 2
hist_data = [x1, x2, x3]
group_labels = ['Group 1', 'Group 2', 'Group 3']
colors = ['#A56CC1', '#A6ACEC', '#63F5EF']
fig = ff.create_distplot(hist_data, group_labels, colors=colors,
bin_size=.2, show_rug=False)
fig.update_layout(title_text='Hist and Curve Plot')
st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
|
我们再运行一次：
ok，现在背景铺垫完了，我们开始正题，画一个股票蜡烛图。
蜡烛图是一种金融图表样式，描述给定坐标的开盘价、最高价、最低价和收盘价（通常是日期）。框表示 开盘价 和 收盘价 之间的分布，线条表示 最高价 和 最低价 之间的分布。收盘价高于开盘价意味着当日上涨，反之则是下跌。默认情况下，上涨的蜡烛以绿色绘制，而下跌的蜡烛以红色绘制，这是美国股市的习惯。而国内市场一般是以红色代表上涨，绿色代表下跌。
plotly中提供了蜡烛图方法，可以非常方便快速的绘制蜡烛图。
来一段最简代码：
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| import plotly.graph_objects as go
import pandas as pd
from datetime import datetime
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/finance-charts-apple.csv')
fig = go.Figure(data=[go.Candlestick(x=df['Date'],
open=df['AAPL.Open'],
high=df['AAPL.High'],
low=df['AAPL.Low'],
close=df['AAPL.Close'])])
fig.show()
|
这段代码读取github上存放的苹果公司的股票历史数据，并画出蜡烛图。
运行一下：
现在我们结合昨天的上传文件插件，编写一个通过读取csv文件来显示股票蜡烛图的程序：
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| """
上传CSV，绘制蜡烛图
"""
import numpy as np
import pandas as pd
import streamlit as st
import plotly.graph_objects as go
st.title('st.file_uploader')
st.subheader('Input CSV')
uploaded_file = st.file_uploader("Choose a file")
if uploaded_file is not None:
df = pd.read_csv(uploaded_file, thousands=",")
st.subheader('DataFrame')
st.write(df)
st.subheader('Descriptive Statistics')
st.write(df.describe())
fig = go.Figure(data=go.Candlestick(
x=df['日期'],
open=(df['开盘']),
high=df['高'],
low=df['低'],
close=df['收盘']))
st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
else:
st.info('☝️ Upload a CSV file')
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沪深300指数历史数据.csv示例文件下载。
上面的代码已经按照国内市场的习惯，红涨绿跌，运行一下：