[FAQ] matplotlib 특정 구간을 강조하려면
시계열 차트에서 특정한 기간에 대한 설명을 위해 강조하여 보이고자 할 때가 있다. (회색 칠 부분)
axvspan() 함수로 표현할 수 있다.
(별도의 설명이 없는 한 이 글에서 종가는 수정종가(Adj Close)를 말한다)
In [1]:
%matplotlib inline
import matplotlib.pylab as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = (14,4)
plt.rcParams['lines.linewidth'] = 1
plt.rcParams['lines.color'] = 'b'
plt.rcParams['axes.grid'] = True
특정 구간 강조¶
특정 기간을 강조하고자 할 때, 예를 들어 8/1 ~ 8/15 부분을 회색으로 강조하려면 다음과 같이 쓸 수 있다.
span_start = datetime(2016, 8, 1)
span_end = datetime(2016, 8, 15)
plt.axvspan(span_start, span_end, facecolor='gray')
In [2]:
import pandas as pd
from datetime import datetime
from pandas_datareader import data
# 2016년 코스피 지수
start = datetime(2016, 1, 1)
end = datetime(2016, 12, 31)
df = data.get_data_yahoo('^KS11', start, end)
plt.plot(df['Adj Close'])
plt.xticks(rotation=30)
# 강조 구간 (8/1 ~ 8/15)
span_start = datetime(2016, 8, 1)
span_end = datetime(2016, 8, 15)
plt.axvspan(span_start, span_end, facecolor='gray', alpha=0.5)
plt.show()
다수의 구간 강조¶
특정 조건에 해당하는 구간들을 모두 강조하기 위해, 강조할 구간들의 리스트를 만들어 다수의 구간을 강조하는데 활용할 수 있다.
다수의 구간 목록을 생성하여 드로잉하는 예제를 만들어 본다.
df['over_ma'] = pd.rolling_mean(df['Adj Close'], 10) < df['Adj Close']
- df['over_ma'] 컬럼은 True 혹은 False 값을 갖는다
- 종가가 10일 이동평균 값보다 큰 경우 True, 아니면 False.
In [3]:
df['over_ma'] = pd.rolling_mean(df['Adj Close'], 10) < df['Adj Close']
In [4]:
# 연속해서 True 값을 가지는 구간의 목록을 튜플 리스트로 생성
range_list = []
prev_val = False
for inx, val in df['over_ma'].iteritems():
if prev_val != val:
if val:
start = inx
else:
range_list.append((start, inx))
prev_inx = inx
prev_val = val
range_list
Out[4]:
In [5]:
# 10일 이동평균 보다 가격이 높은 구간을 강조
plt.plot(df['Adj Close'])
pd.rolling_mean(df['Adj Close'], 10).plot()
for (start, end) in range_list:
plt.axvspan(start, end, color='gray', alpha=0.5)
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