pyplot を使う

ロ－ソク足チャ－トファイル作成

mpl_finance インスト－ルが終わりましたので、引き続き今度は、ロ－ソク足チャ－トファイルを作成していきたいと思います。
まずはスクリプトを作成するファイルを新規に作成します。
仮想環境を起動しましょう。
仮想環境が作成できていない方は
仮想環境を作る
に行って、仮想環境を作成してください。
Windows であれば、画面下左隅にあるスタ－トボタンから Notebook 起動することができます。
Anaconda3(64-bit)の中にある Jupyter Notebook (my_env) をクリックしてサ－バを起動します。
1分ほどで起動画面が立上がります。
これで、
http://localhost:8888/tree
なるサ－バが自分の PC の中にできあがりました。
ブラウザで
http://localhost:8888/tree
をみれば、Notebook を使うことができます。
Firefox から
http://localhost:8888/tree を開いて
panda をクリックして
New → PYthon 3
で新しいノ－トブックが開きます。
なお、panda フォルダがない方は panda フォルダがないを参考にして作成してください。
新しいノ－トブックが開いたら、セルの種類を変更する必要はありません。
Code のままにします。
これでセルに Code を入力することができるようになります。
ここにスクリプトを記入していきます。
まずはファイル名を設定します。
ファイル名は暫定的に Untitled になっていますのでこれをクリックして名前を変更します。

ファイル名は、pyplot-cand とします。
Untitled を pyplot-cand に変更して、 Rename をクリックして、ファイル名の変更は完了です。

そして、In [ ]: のところにコ－ドを記入していきます。
これで、ロ－ソク足チャ－トファイル pyplot-cand の最初の設定部分が完了しました。
引き続き、中身を作成していきます。

ロ－ソク足チャ－トファイルその１

まずはこれまでの復習です。
最初の部分のスクリプトを表示します。

import pandas as pd
xl_df = pd.read_excel(
'file/CHART-190624-0802-py.xlsx')
Open = xl_df["Open"].values
High = xl_df["High"].values
Low = xl_df["Low"].values
Close = xl_df["Close"].values
Date = xl_df["Date"].values
Idx = xl_df.index
# Idx は 0 スタ－ト

xDate = []
xD = []
for i, key in enumerate(Date):
  if(i % 5 == 0):
    e4 = str(key)[4:10]
    e6 = e4.replace("-0", "/") 
    e7 = e6.replace("-", "/")  
    e8 = e7.lstrip("/")
    xDate.append(e8)
    xD.append(i)

前半９行は Excel 読込みファイル作成のところで説明した内容と同じです。
ただし今回は Open/High/Low の値が必要となりますので、これらの値も取り込んでいます。
後半の10行は pyplot Excel 日付変換のところで説明した内容と同じです。
日付デ－タを見やすい形式に変換しています。

長くなりましたので、ここで一旦切りたいと思います。
引き続きロ－ソク足チャ－トファイルを作成していきます。

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Excel 読込みファイル作成　に戻る
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ロ－ソク足チャ－トファイルその１

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