Hello 大家好，我是一名新来的金融领域打工人，日常分享一些python知识，都是自己在学习生活中遇到的一些问题，分享给大家，希望对大家有一定的帮助！
这篇文章想要给大家重点介绍一下matplotlib的面向对象绘图方法的使用，我们还是使用万得全A收盘价的数据，这份数据在前面的绘制子图等文章中也有用到，有兴趣的同学也可以看这篇文章哦。python金融分析小知识(14)——matplotlib多子图绘制(结合股票收盘价数据)
1.读取收盘价数据
import pandas as pd
data = pd.read_excel('万得全A收盘价.xlsx',index_col=[0],parse_dates=[0])
data
打印结果查看：
2.面向对象绘制收盘价曲线
这里我主要介绍如何使用面向对象的方法绘图，在matplotlib中其实就是使用ax来绘图，代码段我加了许多的注释，大家可以看看具体是怎么设置的，其中包括字体设置、图片尺寸、标题、刻度、刻度标签、坐标轴标题、坐标轴刻度标签旋转等等内容：
先导入相关的库，然后初始设置一些内容：
import matplotlib.pyplot as plt
from mplfonts import use_font
use_font('SimHei') #设置中文字体
%config InlineBackend.figure_format = 'retina' #让图片更高清
开始绘制图片，代码有许多注释，大家可以看看所描述的作用：
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,6)) #设置图片尺寸
fig.suptitle("股票收盘价supertitle", x=0.65, fontsize=20, ha="right") #为figure添加标题
ax.set_title("万得全A股票收盘价",fontsize=15,verticalalignment="bottom") #为子图添加标题
ax.plot(data['close'],label="stock close price") #绘制图像
ax.set_xlabel("时间",fontsize=12) #设置坐标轴标题
ax.set_ylabel("收盘价",fontsize=12) #设置坐标轴标题
from matplotlib.ticker import AutoMinorLocator,MultipleLocator
ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(400)) #x轴主刻度间隔数量
ax.xaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator(4)) #x轴副刻度个数 有4个
ax.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(500)) #y轴主刻度间隔数量
ax.yaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator(4)) #y轴副刻度个数 有4个
for tick in ax.get_xticklabels():
tick.set_rotation(45) #x轴刻度标签旋转角度设置
#ax.set_xlim('2013-01-07','2022-04-06') #x轴限值设定
ax.tick_params(which='major', width=1.0, labelsize=12,direction='in') #主刻度横向宽度
ax.tick_params(which='major', length=8, labelsize=12,direction='in') #主刻度伸长长度
ax.tick_params(which='minor', width=1.0, labelsize=10,direction='in') #次刻度横向宽度
ax.tick_params(which='minor', length=5, labelsize=6, labelcolor='0.5',direction='in') #次刻度伸长长度以及次刻度文本标签
ax.grid(line,linewidth=0.5,color='0.25') #设置网格线
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') #将x轴的位置设置在顶部
ax.legend(loc="upper right",fontsize=12,frameon=False) #设置图例
我们来看看最后的效果：
可以看出这个图片还是很美观的，好啦，今天的文章就分享到这里啦！
