在matplotlib时间序列图上叠加复杂阶跃函数代码

Question

 [ 1,  2],
 [ 1,  3],
 [ 1,  4]

dataArray[3,Minor_trend_matrix[:,1]]

有没有人遇到过在使用step函数 pyplot.step(x,y) 时，x值是用日期时间（datetime）表示的情况？？？我可以很容易地绘制这个函数，但当我用日期时间序列作为x值时就有问题了。

我有一个矩阵，大概长这样：

In [3]: Minor_trend_matrix[0:20]
Out[3]: 
matrix([[ 0,  1],
        [ 1,  2],
        [ 1,  3],
        [ 1,  4],
        [-1,  5],
        [ 0,  6],
        [ 1,  7],
        [ 2,  8],
        [ 0,  9],
        [ 1, 10],
        [ 1, 11],
        [ 1, 12],
        [ 1, 13],
        [ 1, 14],
        [-1, 15],
        [-1, 16],
        [-1, 17],
        [ 1, 18],
        [ 1, 19],
        [-1, 21]])

注意，第一列只有-2、-1、0、1、2这些数字。这些数字代表了step函数需要执行的不同操作；

-2表示高点到低点的范围
-1表示低点的范围
0表示不做任何操作
1表示低点到高点的范围
2表示低点到高点的范围，然后再回到低点

这些索引是指日期时间对象。我觉得这就是step函数出问题的地方。希望能得到一些建议或替代方案。

另外，关于这些数字所代表的具体操作，你觉得如果我只想在发生变化之前的最后一个项目上执行操作（不包括0），我是否应该删除所有在相关项目之前的条目（也就是在这个例子中，-1、2、-2之前的条目）？如果是的话，我该怎么做呢？？

另外，任何关于实现这个目标的代码帮助也会很感激。

# Package Imports

import csv
import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import dateutil.relativedelta as rd
import bisect
import scipy as sp

## File Settings

ipath = "/home/kane/Downloads/Charts/Wheat/W2/"
fname = "W2_0_L1N.CSV"

dateList = []
openList = []
highList = []
lowList = []
closeList = []
x = []
g = []
portfolio_list = []
result = []

portfolio = csv.DictReader(open(ipath + fname, "rb"))
portfolio_list.extend(portfolio)


for data in portfolio_list:
    dateList.append(data['Date'])
    openList.append(data[' Open'])
    highList.append(data[' High'])
    lowList.append(data[' Low'])
    closeList.append(data[' Close'])



for item in dateList:
    d = datetime.datetime.strptime(item, '%Y%m%d')

    t = d.toordinal()
    x.append(d)
    g.append(t)


dataArray = np.asarray([x, openList, highList, lowList, closeList])
dataArrayOrd = np.array([g, openList, highList, lowList, closeList], 
dtype = float)

代码的绘图部分如下：

# Plot settings
fig = plt.figure(figsize=(10, 5))
ax = fig.add_subplot(111)

line0 = plt.plot(x, simple_slope, 'k', label = "High Slope")
line1 = plt.plot(x, dataArray[1,:], 'g', label = "Open")  
line2 = plt.plot(x, dataArray[2,:], 'r', label = "High")
line3 = plt.plot(x, dataArray[3,:], 'y', label = "Low")
line4 = plt.plot(x, dataArray[4,:], 'b', label = "Close")
lns = line0 + line1 + line2 + line3 + line4
labs = [l.get_label() for l in lns]
ax.legend(lns, 
          labs, 
          loc='upper left', 
          frameon = False, 
          shadow=False, 
          fancybox=False, 
          labelspacing=0.1, 
          ncol=4, 
          prop={'size':9}
          )
ax.set_title(fname , fontsize = 12)



plt.xticks(fontsize = 8)
plt.yticks(fontsize = 8)
ax.set_ylabel( 'Cents', fontsize = 10 )
ax.grid()
plt.show()

这个图的x轴是时间，所以x值是日期时间，step函数应该这样工作：

plt.step(x[Minor_trend_matrix[:,1]],dataArray[2,Minor_trend_matrix[:,1]])

当然，具体问题要复杂一些，需要在step函数的垂直线应该向下移动到范围的低点时访问一些值，甚至在需要同时访问高点和低点或低点再到高点时会更复杂。这就需要开发正确的条件语句。不过，目前的问题是要先让一个简单的版本在日期时间值上正常工作，才能继续进行。

数据可视化条件语句 matplotlib 时间序列数组操作绘图日期时间阶跃函数

在matplotlib时间序列图上叠加复杂阶跃函数代码

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