关于#python#的问题：以时间为X坐标，数据1和数据2在Y坐标上能成两条线（相关搜索：数据可视化）

Question

有奖哦！我在pycharm中获取两个数据，在交易时间（9点-11点半，13点半-15点，21点-23点）代码可直接使用，现需要，以时间为X坐标，数据1和数据2在Y坐标上能成两条线，最好是完整代码，十分感谢！

from tqsdk import TqApi, TqKq, TqAuth  #数据导入模块installing  tqsdk

SYMBOL = "DCE.i2505" #指定数据合约

api = TqApi(TqKq(), auth=TqAuth("890727", "150402"))  #模拟帐号tqsdk

quote = api.get_quote(SYMBOL) #获取合约基本
klines = api.get_kline_serial(SYMBOL,  12) ##获取合约12秒内K线


###  定义数据1 和数据2
def get_index_line(klines):
    volume  = (klines.volume .iloc[-2] + klines.volume .iloc[-3] + klines.volume .iloc[-4] + klines.volume .iloc[-5] +
            klines.volume .iloc[-6]) / 5
    open_oi = (klines.open_oi.iloc[-2] + klines.open_oi.iloc[-3] + klines.open_oi.iloc[-4] + klines.open_oi.iloc[-5] +
           klines.open_oi.iloc[-6] ) / 5
    close_oi = (klines.close_oi.iloc[-2] + klines. close_oi.iloc[-3] + klines. close_oi.iloc[-4] + klines. close_oi.iloc[-5] +
             klines. close_oi.iloc[-6] ) / 5
    close = (klines.close.iloc[-2] + klines.close.iloc[-3] + klines.close.iloc[-4] + klines.close.iloc[-5] +
             klines.close.iloc[-6]) / 5

    shuju1 = (close_oi - open_oi) / volume * 100  #数据1

    shuju2 = close / 100  #数据2
    print("数据1: %.2f,  数据2: %.2f" % (shuju1, shuju2))
    return shuju1, shuju2


while True:
    api.wait_update()  #等待行情更新
    if api.is_changing(klines.iloc[-1], "datetime"): # 合约行情更新时计算数据1和数据2
        shuju1, shuju2 = get_index_line(klines)
        print("数据1: %.2f,  数据2: %.2f" % (shuju1, shuju2))

```

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

好的，我将为您提供完整的代码，用于在 PyCharm 中绘制您所需的两条线图。我们将使用 `matplotlib` 库来绘制图表，并确保只在指定交易时间内收集并显示数据。下面是详细的代码和实施细节。

完整代码示例

from tqsdk import TqApi, TqKq, TqAuth
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from datetime import datetime, time
# 指定数据合约
SYMBOL = "DCE.i2505"
api = TqApi(TqKq(), auth=TqAuth("890727", "150402"))  # 模拟帐号
quote = api.get_quote(SYMBOL)  # 获取合约基本信息
klines = api.get_kline_serial(SYMBOL, 12)  # 获取合约12秒K线
# 定义数据1和数据2的计算函数
def get_index_line(klines):
    volume = (klines.volume.iloc[-2] + klines.volume.iloc[-3] +
              klines.volume.iloc[-4] + klines.volume.iloc[-5] +
              klines.volume.iloc[-6]) / 5
    open_oi = (klines.open_oi.iloc[-2] + klines.open_oi.iloc[-3] +
                klines.open_oi.iloc[-4] + klines.open_oi.iloc[-5] +
                klines.open_oi.iloc[-6]) / 5
    close_oi = (klines.close_oi.iloc[-2] + klines.close_oi.iloc[-3] +
                klines.close_oi.iloc[-4] + klines.close_oi.iloc[-5] +
                klines.close_oi.iloc[-6]) / 5
    close = (klines.close.iloc[-2] + klines.close.iloc[-3] +
             klines.close.iloc[-4] + klines.close.iloc[-5] +
             klines.close.iloc[-6]) / 5
    shuju1 = (close_oi - open_oi) / volume * 100  # 数据1
    shuju2 = close / 100  # 数据2
    return shuju1, shuju2
# 存储时间和数据以便绘图
times = []
data1 = []
data2 = []
while True:
    api.wait_update()  # 等待行情更新
    current_time = datetime.now().time()
    
    # 设定交易时间条件
    if (time(9, 0) <= current_time <= time(11, 30)) or \
       (time(13, 30) <= current_time <= time(15, 0)) or \
       (time(21, 0) <= current_time <= time(23, 0)):
        
        if api.is_changing(klines.iloc[-1], "datetime"):  # 合约行情更新时计算数据1和数据2
            shuju1, shuju2 = get_index_line(klines)
            print("数据1: %.2f,  数据2: %.2f" % (shuju1, shuju2))
            
            # 记录时间和数据
            times.append(datetime.now())  # 记录当前时间
            data1.append(shuju1)  # 记录数据1
            data2.append(shuju2)  # 记录数据2
            
            # 绘图
            plt.clf()  # 清除之前的图
            plt.plot(times, data1, label="数据1", color='blue')
            plt.plot(times, data2, label="数据2", color='orange')
            plt.legend()
            plt.xlabel("时间")
            plt.ylabel("数值")
            plt.title("数据1和数据2的走势")
            plt.xticks(rotation=45)  # 旋转x轴标签
            plt.tight_layout()  # 自适应布局
            plt.pause(1)  # 暂停以更新图形
plt.show()  # 展示图形

代码说明

1. 数据导入模块：该代码使用 tqsdk 以获取期货合约的即时数据，并使用 matplotlib 绘制数据图形。
2. 定义计算函数：get_index_line() 函数计算两条线对应的数据，分别为数据1和数据2。
3. 交易时间判断：使用datetime.time判断当前时间是否处于指定的交易时间段内。
4. 数据存储与图形绘制：
   • 在每次更新数据时，将当前时间和相应数据存储到列表中。
   • 使用 matplotlib 绘制两条线，并实时更新图形。
5. 图形更新：使用 plt.pause(1) 来控制图形的更新频率。

运行环境

请确保您已经安装了以下库： - tqsdk: 数据获取模块 - matplotlib: 图形绘制模块 可以使用以下命令安装所需的库：

pip install tqsdk matplotlib

重要提示

在实际运行过程中，确保您的网络连接正常，并且模拟帐号的信息是正确的。这样您就可以通过运行此代码实时获取并绘制两个数据的走势了。