闫沫 2021-04-09 17:46 采纳率: 100%
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如何改变第二、三个图的x轴的坐标

def get_tushare(code,start,end):
    import pandas as pd
    import mplfinance as mpf
    import tushare as ts
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    ts.set_token('8669a5830b42cf76db5e9f0241e1a8993657c5ee1118412469f9f43d')
    pro=ts.pro_api()
    data=pro.daily(ts_code=code,start_date=start,end_date=end)
    data_name=["trade_data",'open','high','low','close','vol']
    data['trade_date']=pd.to_datetime(data['trade_date'])  
    data=data.dropna()
    data.index =data['trade_date']
    data.sort_index()
    data.to_excel('data6.1.xls')
    df=pd.read_excel('data6.1.xls').sort_values('trade_date')
    df.rename(columns={'trade_date':'Date','open':'Open','high':'High','low':'Low','close':'Close','vol':'Volume'},inplace=True)
    df.set_index('Date',inplace=True)
    
    change = df.change
    up = pd.Series(index=df.index,data=change[change>0])  #设置涨幅数列(数列中非涨幅的数值则设为0)
    up = up.fillna(0)
    down = pd.Series(index=change.index,data=-change[change<0])   #设置跌幅数列(要取正值;数列中非跌幅的数值则设为0)
    down = down.fillna(0)
    
    #计算14日平均涨跌幅
    up_mean14 = []
    down_mean14 = []
    for i in range(15,len(up)+1):
        up_mean14.append(np.mean(up.values[i-14:i]))
        down_mean14.append(np.mean(down.values[i-14:i]))
    
    #计算14日RSI
    rsi14 = []
    for i in range(len(up_mean14)):
        rsi14.append(100*up_mean14[i]/(up_mean14[i]+down_mean14[i]))
    rsi14_series = pd.Series(index = df.index[14:],data = rsi14)
    
    #计算24日平均涨跌幅
    up_mean24 = []
    down_mean24 = []
    for i in range(25,len(up)+1):
        up_mean24.append(np.mean(up.values[i-24:i]))
        down_mean24.append(np.mean(down.values[i-24:i]))

    #计算24日RSI
    rsi24 = []
    for i in range(len(up_mean24)):
        rsi24.append(100*up_mean24[i]/(up_mean24[i]+down_mean24[i]))
    rsi24_series = pd.Series(index = df.index[24:],data = rsi24)

    
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'   #matplotlib默认不支持中文和符号和字符,加入这两行代码,使其能够显示中文和符号
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    
    fig = plt.figure()  #创建一个figure对象,相当于一个画板
    fig,axes = plt.subplots(nrows=3,ncols=1)  #3行1列
    ax0,ax1,ax2 = axes.flatten()
    
    ax0.set(title="思创医惠2020年的收盘价")   #添加标题、横纵轴标签
    ax0.plot(df.index,df['Close'],color='blue', linestyle='-')
    ax0.set_ylabel('收盘价')
    ax0.set_xlabel('交易日期')
    ax0.grid()   #添加网格线
        
    ax1.set(title="思创医惠2020年的14日RSI")
    ax1.axhline(50, color='red')  #在水平方向上画线
    ax1.plot(rsi14_series,color='blue', linestyle='-')
    ax1.set_ylabel('RSI')
    ax1.set_xlabel('交易日期')
    ax1.grid()   #添加网格线
        
    ax2.set(title="思创医惠2020年的24日RSI")
    ax2.axhline(50, color='red')
    ax2.plot(rsi14_series,color='blue', linestyle='-')
    ax2.set_ylabel('RSI')
    ax2.set_xlabel('交易日期')
    ax2.grid()   #添加网格线
    
    fig.tight_layout() #自动调整子绘图参数
    plt.show()

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    是修改x轴的刻度吗 , 或者在图上标注下,想怎么改 . 试试

    plt.xticks()  

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