---- 最新的在这里： 用 Python / Matplotlib 画出来的股票 K线图 (四)

 

---- 下一篇在这里： 用 Python / Matplotlib 画出来的股票 K线图 (三)

 

---- 上一版的改进，双股同列 + 无数细小改进，如下图。dpi= 300。明的一条是个股走势，暗的是同期的指数走势。这大概是近期最强的一只。

 

---- 要想培养对走势的感觉，采用固定比例尺的图形是必须的。一般股票软件里的图形都为显示方便而做了变形处理，用处不大。

 

---- 图形感觉差不多了，告一段落。接下来的目标是 股本结构、历史分配、行业板块、股东研究 这些信息，还包括个股资讯。实时的数据仍然暂时不碰。

 

 

---- 源码贴出来。因为 Matplotlib 还不支持 Python3, 所以单写了一个 Python2 脚本。注意绘图数据是用 pickle file 传递的。

［补记：我决定放弃线性坐标了。这个脚本只支持对数坐标。］

 

# -*- coding: utf-8 -*-

import os
import sys
import pickle
import math
import datetime
import matplotlib

matplotlib.use("WXAgg", warn=True)	# 这个要紧跟在 import matplotlib 之后，而且必须安装了 wxpython 2.8 才行。

import matplotlib.pyplot as pyplot
import matplotlib.font_manager as font_manager 

import numpy
from matplotlib.ticker import FixedLocator, MultipleLocator, FuncFormatter, NullFormatter



__font_properties__=font_manager.FontProperties(fname='/usr/share/fonts/truetype/wqy/wqy-zenhei.ttc')
__color_lightsalmon__= '#ffa07a'
__color_pink__= '#ffc0cb'
__color_navy__= '#000080'






def Plot(pfile, figpath):
	'''
	pfile 指明存放绘图数据的 pickle file，figpath 指定图片需存放的路径
	'''

	fileobj= open(name=pfile, mode='rb')
	pdata= pickle.load(fileobj)
	fileobj.close()
	os.remove(pfile)

	#	计算图片的尺寸（单位英寸）
	#	注意：Python2 里面， "1 / 10" 结果是 0, 必须写成 "1.0 / 10" 才会得到 0.1
	#==================================================================================================================================================
	length= len(pdata[u'日期'])		# 所有数据的长度，就是天数

	open_price_pri= pdata[u'开盘'][0]	# int 类型
	open_price_sec= pdata[u'开盘二'][0]	# 同上

	highest_price_pri= max( [phigh for phigh in pdata[u'最高'] if phigh != None] )		# 第一个行情的最高价
	highest_price_sec= max( [phigh for phigh in pdata[u'最高二'] if phigh != None] )	# 第二个行情的最高价
	highest_price= max(highest_price_pri, highest_price_sec*open_price_pri/open_price_sec)	# 以第一个行情为基准修正出的总最高价
	
	lowest_price_pri= min( [plow for plow in pdata[u'最低'] if plow != None] )	# 最低价
	lowest_price_sec= min( [plow for plow in pdata[u'最低二'] if plow != None] )	# 最低价
	lowest_price= min(lowest_price_pri, lowest_price_sec*open_price_pri/open_price_sec)	# 以第一个行情为基准修正出的总最低价



	yhighlim_price= int(highest_price * 1.1)	# K线子图 Y 轴最大坐标
	ylowlim_price=  int(lowest_price / 1.1)		# K线子图 Y 轴最小坐标



	xfactor= 10.0/230.0	# 一条 K 线的宽度在 X 轴上所占距离（英寸）
	yfactor= 0.3	# Y 轴上每一个距离单位的长度（英寸），这个单位距离是线性坐标和对数坐标通用的

	expbase= 1.1	# 底数，取得小一点，比较接近 1。股价 3 元到 4 元之间有大约 3 个单位距离
	
	# XXX: 价格在 Y 轴上的 “份数”。注意，虽然最高与最低价是以第一个行情为基准修正出来的，但其中包含的倍数因子对结果无影响，即:
	#	log(base, num1) - log(base, num2) == 
	#	log(base, num1/num2) ==
	#	log(base, k*num1/k*num2) ==
	#	log(base, k*num1) - log(base, k*num2)
	# ，这是对数运算的性质。
	ymulti_price= math.log(yhighlim_price, expbase)	- math.log(ylowlim_price, expbase)	
	
	ymulti_vol= 3.0		# 成交量部分在 Y 轴所占的 “份数”
	ymulti_top= 1.2		# 顶部空白区域在 Y 轴所占的 “份数”
	ymulti_bot= 1.2		# 底部空白区域在 Y 轴所占的 “份数”

	xmulti_left= 12.0	# 左侧空白区域所占的 “份数”
	xmulti_right= 12.0	# 右侧空白区域所占的 “份数”

	xmulti_all= length + xmulti_left + xmulti_right
	xlen_fig= xmulti_all * xfactor		# 整个 Figure 的宽度
	ymulti_all= ymulti_price + ymulti_vol + ymulti_top + ymulti_bot
	ylen_fig= ymulti_all * yfactor		# 整个 Figure 的高度
	
	rect_1= (xmulti_left/xmulti_all, (ymulti_bot+ymulti_vol)/ymulti_all, length/xmulti_all, ymulti_price/ymulti_all)	# K线图部分
	rect_2= (xmulti_left/xmulti_all, ymulti_bot/ymulti_all, length/xmulti_all, ymulti_vol/ymulti_all)	# 成交量部分



	#	建立 Figure 对象
	#==================================================================================================================================================
	figfacecolor= __color_pink__
	figedgecolor= __color_navy__
	figdpi= 300
	figlinewidth= 1.0

	figobj= pyplot.figure(figsize=(xlen_fig, ylen_fig), dpi=figdpi, facecolor=figfacecolor, edgecolor=figedgecolor, linewidth=figlinewidth)	# Figure 对象

	# 整个 figure 的标题
	title_pri= (pdata[u'代码'] + ' ' if u'代码' in pdata else '') + pdata[u'简称']
	title_sec= (pdata[u'代码二'] + '   ' if u'代码二' in pdata else '') + pdata[u'简称二']
	
	figobj.suptitle(title_pri + ' / ' + title_sec, fontsize=12, fontproperties=__font_properties__)



	#==================================================================================================================================================
	#==================================================================================================================================================
	#=======	
	#=======	XXX: 第一只：成交量部分
	#=======	
	#==================================================================================================================================================
	#==================================================================================================================================================

	#	第一只：添加 Axes 对象
	#==================================================================================================================================================
	axes_2= figobj.add_axes(rect_2, axis_bgcolor='black')
	axes_2.set_axisbelow(True)	# 网格线放在底层

	#	第一只：改变坐标线的颜色
	#==================================================================================================================================================
	for child in axes_2.get_children():
		if isinstance(child, matplotlib.spines.Spine):
			child.set_color('lightblue')

	#	第一只：得到 X 轴 和 Y 轴 的两个 Axis 对象
	#==================================================================================================================================================
	xaxis_2= axes_2.get_xaxis()
	yaxis_2= axes_2.get_yaxis()

	#	第一只：设置两个坐标轴上的 grid
	#==================================================================================================================================================
	xaxis_2.grid(True, 'major', color='0.3', linestyle='solid', linewidth=0.2)
	xaxis_2.grid(True, 'minor', color='0.3', linestyle='dotted', linewidth=0.1)

	yaxis_2.grid(True, 'major', color='0.3', linestyle='solid', linewidth=0.2)
	yaxis_2.grid(True, 'minor', color='0.3', linestyle='dotted', linewidth=0.1)



	#==================================================================================================================================================
	#=======	第一只：成交量绘图
	#==================================================================================================================================================
	xindex= numpy.arange(length)	# X 轴上的 index，一个辅助数据

	zipoc= zip(pdata[u'开盘'], pdata[u'收盘'])
	up=   numpy.array( [ True if po < pc and po != None else False for po, pc in zipoc] )		# 标示出该天股价日内上涨的一个序列
	down= numpy.array( [ True if po > pc and po != None else False for po, pc in zipoc] )		# 标示出该天股价日内下跌的一个序列
	side= numpy.array( [ True if po == pc and po != None else False for po, pc in zipoc] )		# 标示出该天股价日内走平的一个序列



	if u'成交额' in pdata:
		volume= pdata[u'成交额']
	else:
		volume= pdata[u'成交量']

	rarray_vol= numpy.array(volume)
	volzeros= numpy.zeros(length)	# 辅助数据

	# XXX: 如果 up/down/side 各项全部为 False，那么 vlines() 会报错。
	if True in up:
		axes_2.vlines(xindex[up], volzeros[up], rarray_vol[up], edgecolor='red', linewidth=3.0, label='_nolegend_')
	if True in down:
		axes_2.vlines(xindex[down], volzeros[down], rarray_vol[down], edgecolor='green', linewidth=3.0, label='_nolegend_')
	if True in side:
		axes_2.vlines(xindex[side], volzeros[side], rarray_vol[side], edgecolor='0.7', linewidth=3.0, label='_nolegend_')
	


	#	第一只：设定 X 轴坐标的范围 
	#==================================================================================================================================================
	axes_2.set_xlim(-1, length)



	#	第一只：设定 X 轴上的坐标
	#==================================================================================================================================================
	datelist= [ datetime.date(int(ys), int(ms), int(ds)) for ys, ms, ds in [ dstr.split('-') for dstr in pdata[u'日期'] ] ]

	# 确定 X 轴的 MajorLocator
	mdindex= []	# 每个月第一个交易日在所有日期列表中的 index
	years= set([d.year for d in datelist])	# 所有的交易年份

	for y in sorted(years):		
		months= set([d.month for d in datelist if d.year == y])		# 当年所有的交易月份
		for m in sorted(months):
			monthday= min([dt for dt in datelist if dt.year==y and dt.month==m])	# 当月的第一个交易日
			mdindex.append(datelist.index(monthday))

	xMajorLocator= FixedLocator(numpy.array(mdindex))

	# 第一只：确定 X 轴的 MinorLocator
	wdindex= {}	# value: 每周第一个交易日在所有日期列表中的 index; key: 当周的序号 week number（当周是第几周）
	
	for d in datelist:
		isoyear, weekno= d.isocalendar()[0:2]
		dmark= isoyear*100 + weekno
		if dmark not in wdindex:
			wdindex[dmark]= datelist.index(d)

	xMinorLocator= FixedLocator(numpy.array( sorted(wdindex.values()) ))

	# 第一只：确定 X 轴的 MajorFormatter 和 MinorFormatter
	def x_major_formatter_2(idx, pos=None):
		return datelist[idx].strftime('%Y-%m-%d')

	def x_minor_formatter_2(idx, pos=None):
		return datelist[idx].strftime('%m-%d')

	xMajorFormatter= FuncFormatter(x_major_formatter_2)
	xMinorFormatter= FuncFormatter(x_minor_formatter_2)

	# 第一只：设定 X 轴的 Locator 和 Formatter
	xaxis_2.set_major_locator(xMajorLocator)
	xaxis_2.set_major_formatter(xMajorFormatter)

	xaxis_2.set_minor_locator(xMinorLocator)
	xaxis_2.set_minor_formatter(xMinorFormatter)

	# 第一只：设定 X 轴主要坐标点与辅助坐标点的样式
	for malabel in axes_2.get_xticklabels(minor=False):
		malabel.set_fontsize(4)
		malabel.set_horizontalalignment('right')
		malabel.set_rotation('45')

	for milabel in axes_2.get_xticklabels(minor=True):
		milabel.set_fontsize(4)
		milabel.set_color('blue')
		milabel.set_horizontalalignment('right')
		milabel.set_rotation('45')



	#	第一只：设定成交量 Y 轴坐标的范围 
	#==================================================================================================================================================
	maxvol= max(volume)	# 注意是 int 类型
	axes_2.set_ylim(0, maxvol)



	#	第一只：设定成交量 Y 轴上的坐标
	#==================================================================================================================================================
	vollen= len(str(maxvol))
	
	volstep_pri= int(round(maxvol/10.0+5000, -4))
	
	yMajorLocator_2= MultipleLocator(volstep_pri)



	# 第一只：确定 Y 轴的 MajorFormatter
	dimsuffix= u'元' if u'成交额' in pdata else u'股'
	def y_major_formatter_2(num, pos=None):
		if num >= 10**8:	# 大于 1 亿
			return (str(round(num/10.0**8, 2)) + u'亿' + dimsuffix) if num != 0 else '0'
		else:
			return (str(num/10.0**4) + u'万' + dimsuffix) if num != 0 else '0'

	#	def y_major_formatter_2(num, pos=None):
	#		return int(num)
	yMajorFormatter_2= FuncFormatter(y_major_formatter_2)

	# 确定 Y 轴的 MinorFormatter
	#	def y_minor_formatter_2(num, pos=None):
	#		return int(num)
	#	yMinorFormatter_2= FuncFormatter(y_minor_formatter_2)
	yMinorFormatter_2= NullFormatter()

	# 第一只：设定 X 轴的 Locator 和 Formatter
	yaxis_2.set_major_locator(yMajorLocator_2)
	yaxis_2.set_major_formatter(yMajorFormatter_2)

	#	yaxis_2.set_minor_locator(yMinorLocator_2)
	yaxis_2.set_minor_formatter(yMinorFormatter_2)

	# 第一只：设定 Y 轴主要坐标点与辅助坐标点的样式
	for malab in axes_2.get_yticklabels(minor=False):
		malab.set_font_properties(__font_properties__)
		malab.set_fontsize(4.5)	# 这个必须放在前一句后面，否则作用会被覆盖
	


	#	第一只：成交量数值在图中间的显示
	#==================================================================================================================================================
	for iy in range(volstep_pri, maxvol, volstep_pri):
		for ix in mdindex[1:-1:3]:
			newlab= axes_2.text(ix+8, iy, y_major_formatter_2(iy))
			newlab.set_font_properties(__font_properties__)
			newlab.set_color('0.3')
			newlab.set_fontsize(3)
			newlab.set_zorder(0)		# XXX: 放在底层
			#	newlab.set_verticalalignment('center')



	#==================================================================================================================================================
	#==================================================================================================================================================
	#=======	
	#=======	XXX: 第二条成交量图线
	#=======	
	#==================================================================================================================================================
	#==================================================================================================================================================

	#	添加 Axes 对象
	#==================================================================================================================================================
	axes_2_sec= axes_2.twinx()
	#	axes_2_sec.set_axisbelow(True)	# 网格线放在底层
	
	axes_2_sec.set_axisbelow(True)	# 网格线放在底层

	#	改变坐标线的颜色
	#==================================================================================================================================================
	#	for child in axes_2_sec.get_children():
	#		if isinstance(child, matplotlib.spines.Spine):
	#			child.set_color('lightblue')

	#	得到 X 轴 和 Y 轴 的两个 Axis 对象
	#==================================================================================================================================================
	xaxis_2_sec= axes_2_sec.get_xaxis()
	yaxis_2_sec= axes_2_sec.get_yaxis()

	#	设置两个坐标轴上的 grid
	#==================================================================================================================================================
	#	xaxis_2_sec.grid(True, 'major', color='0.3', linestyle='solid', linewidth=0.2)
	#	xaxis_2_sec.grid(True, 'minor', color='0.3', linestyle='dotted', linewidth=0.1)

	#	yaxis_2_sec.grid(True, 'major', color='0.3', linestyle='solid', linewidth=0.2)
	#	yaxis_2_sec.grid(True, 'minor', color='0.3', linestyle='dotted', linewidth=0.1)



	#==================================================================================================================================================
	#=======	绘图
	#==================================================================================================================================================

	if u'成交额二' in pdata:
		volume_sec= pdata[u'成交额二']
	else:
		volume_sec= pdata[u'成交量二']

	zipoc_sec= zip(pdata[u'开盘二'], pdata[u'收盘二'])
	up_sec=   numpy.array( [ True if po < pc and po != None else False for po, pc in zipoc_sec] )		# 标示出该天股价日内上涨的一个序列
	down_sec= numpy.array( [ True if po > pc and po != None else False for po, pc in zipoc_sec] )		# 标示出该天股价日内下跌的一个序列
	side_sec= numpy.array( [ True if po == pc and po != None else False for po, pc in zipoc_sec] )		# 标示出该天股价日内走平的一个序列
	
	rarray_vol_sec= numpy.array(volume_sec)
	volzeros_sec= numpy.zeros(length)	# 辅助数据

	# XXX: 如果 up_sec/down_sec/side_sec 各项全部为 False，那么 vlines() 会报错。
	if True in up_sec:
		axes_2_sec.vlines(xindex[up_sec], volzeros_sec[up_sec], rarray_vol_sec[up_sec], edgecolor='pink', linewidth=1.0, label='_nolegend_', alpha=0.3)
	if True in down_sec:
		axes_2_sec.vlines(xindex[down_sec], volzeros_sec[down_sec], rarray_vol_sec[down_sec], edgecolor='lightgreen', linewidth=1.0, label='_nolegend_', alpha=0.3)
	if True in side_sec:
		axes_2_sec.vlines(xindex[side_sec], volzeros_sec[side_sec], rarray_vol_sec[side_sec], edgecolor='0.7', linewidth=1.0, label='_nolegend_', alpha=0.3)
	


	#	设定 X 轴坐标的范围 
	#==================================================================================================================================================
	#	XXX: 不用了，与 axes_2 共用。


	#	设定 Y 轴坐标的范围 
	#==================================================================================================================================================
	maxvol_sec= max(volume_sec)	# 注意是 int 类型
	axes_2_sec.set_ylim(0, maxvol_sec)



	#	设定 Y 轴上的坐标
	#==================================================================================================================================================
	
	volstep_sec= volstep_pri*maxvol_sec/float(maxvol)
	yMajorLocator_2_sec= MultipleLocator(volstep_sec)

	# 确定 Y 轴的 MajorFormatter
	dimsuffix_sec= u'元' if u'成交额二' in pdata else u'股'
	def y_major_formatter_2_sec(num, pos=None):
		if num >= 10**8:	# 大于 1 亿
			print(('num= ' + str(num) + ', result= ' + str(round(num/10.0**8, 3)) + u'亿' + dimsuffix_sec).encode('utf8'))
			
			return (str(round(num/10.0**8, 3)) + u'亿' + dimsuffix_sec) if num != 0 else '0'
		else:
			return (str(round(num/10.0**4, 2)) + u'万' + dimsuffix_sec) if num != 0 else '0'

	#	def y_major_formatter_2_sec(num, pos=None):
	#		return int(num)
	yMajorFormatter_2_sec= FuncFormatter(y_major_formatter_2_sec)

	# 确定 Y 轴的 MinorFormatter
	#	def y_minor_formatter_2(num, pos=None):
	#		return int(num)
	#	yMinorFormatter_2_sec= FuncFormatter(y_minor_formatter_2)
	yMinorFormatter_2_sec= NullFormatter()

	# 设定 X 轴的 Locator 和 Formatter
	yaxis_2_sec.set_major_locator(yMajorLocator_2_sec)
	yaxis_2_sec.set_major_formatter(yMajorFormatter_2_sec)

	#	yaxis_2_sec.set_minor_locator(yMinorLocator_2_sec)
	yaxis_2_sec.set_minor_formatter(yMinorFormatter_2_sec)

	# 设定 Y 轴主要坐标点与辅助坐标点的样式
	for malab in axes_2_sec.get_yticklabels(minor=False):
		malab.set_font_properties(__font_properties__)
		malab.set_fontsize(4.5)	# 这个必须放在前一句后面，否则作用会被覆盖
	




	#==================================================================================================================================================
	#==================================================================================================================================================
	#=======	
	#=======	XXX: K 线图部分
	#=======	
	#==================================================================================================================================================
	#==================================================================================================================================================

	#	添加 Axes 对象
	#==================================================================================================================================================
	axes_1= figobj.add_axes(rect_1, axis_bgcolor='black', sharex=axes_2)
	axes_1.set_axisbelow(True)	# 网格线放在底层
	
	axes_1.set_yscale('log', basey=expbase)		# 使用对数坐标
	
	#	改变坐标线的颜色
	#==================================================================================================================================================
	for child in axes_1.get_children():
		if isinstance(child, matplotlib.spines.Spine):
			child.set_color('lightblue')

	#	得到 X 轴 和 Y 轴 的两个 Axis 对象
	#==================================================================================================================================================
	xaxis_1= axes_1.get_xaxis()
	yaxis_1= axes_1.get_yaxis()

	#	设置两个坐标轴上的 grid
	#==================================================================================================================================================
	xaxis_1.grid(True, 'major', color='0.3', linestyle='solid', linewidth=0.2)
	xaxis_1.grid(True, 'minor', color='0.3', linestyle='dotted', linewidth=0.1)

	yaxis_1.grid(True, 'major', color='0.3', linestyle='solid', linewidth=0.2)
	yaxis_1.grid(True, 'minor', color='0.3', linestyle='dotted', linewidth=0.1)



	#==================================================================================================================================================
	#=======	绘图
	#==================================================================================================================================================

	#	绘制 K 线部分
	#==================================================================================================================================================
	
	#	对开收盘价进行视觉修正
	for idx, poc in enumerate( zip(pdata[u'开盘'], pdata[u'收盘']) ):
		if poc[0] == poc[1] and None not in poc:
			variant= round((poc[1]+1000)/2000, 0)
			pdata[u'开盘'][idx]= poc[0] - variant		# 稍微偏离一点，使得在图线上不致于完全看不到
			pdata[u'收盘'][idx]= poc[1] + variant

	rarray_open= numpy.array(pdata[u'开盘'])
	rarray_close= numpy.array(pdata[u'收盘'])
	rarray_high= numpy.array(pdata[u'最高'])
	rarray_low= numpy.array(pdata[u'最低'])

	# XXX: 如果 up, down, side 里有一个全部为 False 组成，那么 vlines() 会报错。
	# XXX: 可以使用 alpha 参数调节透明度
	if True in up:
		axes_1.vlines(xindex[up], rarray_low[up], rarray_high[up], edgecolor='red', linewidth=0.6, label='_nolegend_')		
		axes_1.vlines(xindex[up], rarray_open[up], rarray_close[up], edgecolor='red', linewidth=3.0, label='_nolegend_')

	if True in down:
		axes_1.vlines(xindex[down], rarray_low[down], rarray_high[down], edgecolor='green', linewidth=0.6, label='_nolegend_')
		axes_1.vlines(xindex[down], rarray_open[down], rarray_close[down], edgecolor='green', linewidth=3.0, label='_nolegend_')

	if True in side:
		axes_1.vlines(xindex[side], rarray_low[side], rarray_high[side], edgecolor='0.7', linewidth=0.6, label='_nolegend_')
		axes_1.vlines(xindex[side], rarray_open[side], rarray_close[side], edgecolor='0.7', linewidth=3.0, label='_nolegend_')

	#	绘制均线部分
	#==================================================================================================================================================
	if u'5日均' in pdata:
		rarray_5dayave= numpy.array(pdata[u'5日均'])
		axes_1.plot(xindex, rarray_5dayave, 'o-', color='white', linewidth=0.1, label='ave_5', \
			markersize=0.7, markeredgecolor='white', markeredgewidth=0.1)	# 5日均线
	
	if u'10日均' in pdata:
		rarray_10dayave= numpy.array(pdata[u'10日均'])
		axes_1.plot(xindex, rarray_10dayave, 'o-', color='yellow', linewidth=0.1, label='ave_10', \
			markersize=0.7, markeredgecolor='yellow', markeredgewidth=0.1)	# 10日均线
	
	if u'30日均' in pdata:
		rarray_30dayave= numpy.array(pdata[u'30日均'])
		axes_1.plot(xindex, rarray_30dayave, 'o-', color='cyan', linewidth=0.1, label='ave_30', \
			markersize=0.7, markeredgecolor='cyan', markeredgewidth=0.1)	# 30日均线



	#	绘制 复权提示
	#==================================================================================================================================================
	if u'复权' in pdata:
		adjdict= dict(pdata[u'复权'])
		
		for idx, dstr in enumerate(pdata[u'日期']):
			if dstr in adjdict:
				axes_1.plot([idx, idx], [ylowlim_price, yhighlim_price], '-', color='purple', linewidth=0.3)
	




	#	设定 X 轴坐标的范围 
	#==================================================================================================================================================
	axes_1.set_xlim(-1, length)



	#	先设置 label 位置，再将 X 轴上的坐标设为不可见。因为与 成交量子图 共用 X 轴
	#==================================================================================================================================================

	# 设定 X 轴的 Locator 和 Formatter
	xaxis_1.set_major_locator(xMajorLocator)
	xaxis_1.set_major_formatter(xMajorFormatter)

	xaxis_1.set_minor_locator(xMinorLocator)
	xaxis_1.set_minor_formatter(xMinorFormatter)

	# 将 X 轴上的坐标设为不可见。
	for malab in axes_1.get_xticklabels(minor=False):
		malab.set_visible(False)

	for milab in axes_1.get_xticklabels(minor=True):
		milab.set_visible(False)

	# 用这一段效果也一样
	#	pyplot.setp(axes_1.get_xticklabels(minor=False), visible=False)
	#	pyplot.setp(axes_1.get_xticklabels(minor=True), visible=False)



	#	设定 Y 轴坐标的范围 
	#==================================================================================================================================================
	axes_1.set_ylim(ylowlim_price, yhighlim_price)



	#	设定 Y 轴上的坐标
	#==================================================================================================================================================
	
	# XXX: 不用 LogLocator 了，因为不能控制坐标点的位置。

	#	主要坐标点
	#----------------------------------------------------------------------------
	yticks_major_pri= []
	for i in range(1, 999):
		newloc= ylowlim_price * (expbase**i)
		if newloc <= yhighlim_price:
			yticks_major_pri.append(newloc)
		else:
			break

	yMajorLocator_1= FixedLocator(numpy.array(yticks_major_pri))

	# 确定 Y 轴的 MajorFormatter
	def y_major_formatter_1(num, pos=None):
		return str(round(num/1000.0, 2))
	
	yMajorFormatter_1= FuncFormatter(y_major_formatter_1)

	# 设定 X 轴的 Locator 和 Formatter
	yaxis_1.set_major_locator(yMajorLocator_1)
	yaxis_1.set_major_formatter(yMajorFormatter_1)

	# 设定 Y 轴主要坐标点与辅助坐标点的样式
	for mal in axes_1.get_yticklabels(minor=False):
		mal.set_fontsize(6)
	
	

	#	辅助坐标点
	#----------------------------------------------------------------------------
	yticks_minor_pri= []
	mtstart= ylowlim_price * (1.0+(expbase-1.0)/2)
	for i in range(999):
		newloc= mtstart * (expbase**i)
		if newloc <= yhighlim_price:
			yticks_minor_pri.append(newloc)
		else:
			break

	yMinorLocator_1= FixedLocator(numpy.array(yticks_minor_pri))		# XXX minor ticks 已经在上面一并设置，这里不需要了。

	# 确定 Y 轴的 MinorFormatter
	def y_minor_formatter_1(num, pos=None):
		return str(round(num/1000.0, 2))
		
	yMinorFormatter_1= FuncFormatter(y_minor_formatter_1)
	
	# 设定 X 轴的 Locator 和 Formatter
	yaxis_1.set_minor_locator(yMinorLocator_1)
	yaxis_1.set_minor_formatter(yMinorFormatter_1)
	# 设定 Y 轴主要坐标点与辅助坐标点的样式
	for mal in axes_1.get_yticklabels(minor=True):
		mal.set_fontsize(5)
		mal.set_color('blue')



	#	第一只：价格数值在图中间的显示
	#==================================================================================================================================================
	for iy in yticks_major_pri:
		for ix in mdindex[1:-1:3]:
			newlab= axes_1.text(ix+8, iy*1.001, y_major_formatter_1(iy))
			newlab.set_font_properties(__font_properties__)
			newlab.set_color('0.3')
			newlab.set_fontsize(3)
			newlab.set_zorder(0)		# XXX: 放在底层
			#	newlab.set_verticalalignment('center')



	#	第一只：日期在图中间的显示
	#==================================================================================================================================================
	for iy in yticks_minor_pri[1:-1:5]:
		for ix in mdindex:
			newlab= axes_1.text(ix-1, iy, pdata[u'日期'][ix])
			newlab.set_font_properties(__font_properties__)
			newlab.set_color('0.3')
			newlab.set_fontsize(4)
			newlab.set_rotation('vertical')
			#	newlab.set_horizontalalignment('left')
			#	newlab.set_verticalalignment('bottom')
			newlab.set_zorder(0)		# XXX: 放在底层
			#	newlab.set_verticalalignment('center')



	#==================================================================================================================================================
	#==================================================================================================================================================
	#=======	
	#=======	XXX: 第二条 K 线图
	#=======	
	#==================================================================================================================================================
	#==================================================================================================================================================

	#	添加 Axes 对象
	#==================================================================================================================================================
	axes_1_sec= axes_1.twinx()
	#	axes_1_sec.set_axisbelow(True)	# 网格线放在底层
	
	axes_1_sec.set_yscale('log', basey=expbase)	# 使用对数坐标


	#	得到 X 轴 和 Y 轴 的两个 Axis 对象
	#==================================================================================================================================================
	xaxis_1_sec= axes_1_sec.get_xaxis()
	yaxis_1_sec= axes_1_sec.get_yaxis()



	#==================================================================================================================================================
	#=======	绘图
	#==================================================================================================================================================

	#	绘制 K 线部分
	#==================================================================================================================================================
	
	#	对开收盘价进行视觉修正
	for idx, poc in enumerate( zipoc_sec ):
		if poc[0] == poc[1] and None not in poc:
			pdata[u'开盘二'][idx]= poc[0] - 5		# 稍微偏离一点，使得在图线上不致于完全看不到
			pdata[u'收盘二'][idx]= poc[1] + 5		
	
	rarray_open= numpy.array(pdata[u'开盘二'])
	rarray_close= numpy.array(pdata[u'收盘二'])
	rarray_high= numpy.array(pdata[u'最高二'])
	rarray_low= numpy.array(pdata[u'最低二'])

	# XXX: 如果 up_sec, down_sec, side_sec 里有一个全部为 False 组成，那么 vlines() 会报错。
	# XXX: 可以使用 alpha 参数调节透明度
	if True in up_sec:
		axes_1_sec.vlines(xindex[up_sec], rarray_low[up_sec], rarray_high[up_sec], edgecolor='red', linewidth=0.6, label='_nolegend_', alpha=0.3)
		axes_1_sec.vlines(xindex[up_sec], rarray_open[up_sec], rarray_close[up_sec], edgecolor='red', linewidth=3.0, label='_nolegend_', alpha=0.3)

	if True in down_sec:
		axes_1_sec.vlines(xindex[down_sec], rarray_low[down_sec], rarray_high[down_sec], edgecolor='green', linewidth=0.6, label='_nolegend_', alpha=0.3)
		axes_1_sec.vlines(xindex[down_sec], rarray_open[down_sec], rarray_close[down_sec], edgecolor='green', linewidth=3.0, label='_nolegend_', alpha=0.3)

	if True in side_sec:
		axes_1_sec.vlines(xindex[side_sec], rarray_low[side_sec], rarray_high[side_sec], edgecolor='0.7', linewidth=0.6, label='_nolegend_', alpha=0.3)
		axes_1_sec.vlines(xindex[side_sec], rarray_open[side_sec], rarray_close[side_sec], edgecolor='0.7', linewidth=3.0, label='_nolegend_', alpha=0.3)



	#	设定 X 轴坐标的范围 
	#==================================================================================================================================================
	axes_1_sec.set_xlim(-1, length)



	#	先设置 label 位置，再将 X 轴上的坐标设为不可见。因为与 成交量子图 共用 X 轴
	#==================================================================================================================================================

	# 设定 X 轴的 Locator 和 Formatter
	xaxis_1_sec.set_major_locator(xMajorLocator)
	xaxis_1_sec.set_major_formatter(xMajorFormatter)

	xaxis_1_sec.set_minor_locator(xMinorLocator)
	xaxis_1_sec.set_minor_formatter(xMinorFormatter)

	# 将 X 轴上的坐标设为不可见。
	for malab in axes_1_sec.get_xticklabels(minor=False):
		malab.set_visible(False)

	for milab in axes_1_sec.get_xticklabels(minor=True):
		milab.set_visible(False)



	#	设定 Y 轴坐标的范围 
	#==================================================================================================================================================
	axes_1_sec.set_ylim(ylowlim_price*open_price_sec/open_price_pri, yhighlim_price*open_price_sec/open_price_pri)



	#	设定 Y 轴上的坐标
	#==================================================================================================================================================
	
	#	主要坐标点
	#----------------------------------------------------------------------------
	yticks_major_sec= []
	ylowlim_price_sec=  ylowlim_price*open_price_sec/open_price_pri
	yhighlim_price_sec= yhighlim_price*open_price_sec/open_price_pri
	
	for i in range(1, 999):
		newloc= ylowlim_price_sec * (expbase**i)
		if newloc <= yhighlim_price_sec:
			yticks_major_sec.append(newloc)
		else:
			break

	yMajorLocator_1_sec= FixedLocator(numpy.array(yticks_major_sec))

	# 确定 Y 轴的 MajorFormatter
	def y_major_formatter_1_sec(num, pos=None):
		return str(round(num/1000.0, 2))
	
	yMajorFormatter_1_sec= FuncFormatter(y_major_formatter_1_sec)

	# 设定 X 轴的 Locator 和 Formatter
	yaxis_1_sec.set_major_locator(yMajorLocator_1_sec)
	yaxis_1_sec.set_major_formatter(yMajorFormatter_1_sec)

	# 设定 Y 轴主要坐标点与辅助坐标点的样式
	for mal in axes_1_sec.get_yticklabels(minor=False):
		mal.set_fontsize(6)
	
	

	#	辅助坐标点
	#----------------------------------------------------------------------------
	yticks_minor_sec= []
	mtstart_sec= ylowlim_price_sec * (1.0+(expbase-1.0)/2)
	for i in range(999):
		newloc= mtstart_sec * (expbase**i)
		if newloc <= yhighlim_price_sec:
			yticks_minor_sec.append(newloc)
		else:
			break

	yMinorLocator_1_sec= FixedLocator(numpy.array(yticks_minor_sec))		# XXX minor ticks 已经在上面一并设置，这里不需要了。

	# 确定 Y 轴的 MinorFormatter
	def y_minor_formatter_1_sec(num, pos=None):
		return str(round(num/1000.0, 2))
		
	yMinorFormatter_1_sec= FuncFormatter(y_minor_formatter_1_sec)
	
	# 设定 X 轴的 Locator 和 Formatter
	yaxis_1_sec.set_minor_locator(yMinorLocator_1_sec)
	yaxis_1_sec.set_minor_formatter(yMinorFormatter_1_sec)
	# 设定 Y 轴主要坐标点与辅助坐标点的样式
	for mal in axes_1_sec.get_yticklabels(minor=True):
		mal.set_fontsize(5)
		mal.set_color('blue')



	#	显示图片
	#==================================================================================================================================================
	#	pyplot.show()

	#	保存图片
	#==================================================================================================================================================
	figobj.savefig(figpath, dpi=figdpi, facecolor=figfacecolor, edgecolor=figedgecolor, linewidth=figlinewidth)



if __name__ == '__main__':
	Plot(pfile=sys.argv[1], figpath=sys.argv[2])

 

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