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前言:
这次比上次新添了公司信息内容跟一个股票基本面指标选项卡,股票基本面指标选项卡用的是matplotlib写的,采用plt.subplot2grid()子图写的,没写主图,在此期间遇到了无法标题中文话,一写就乱码,用过网上很多解决方法,目前也是无解,先记录,后面有时间再解决,如果你有解决方法请务必赐教,实在这个问题卡了我一天多了,如果单单是只用matplotlib输出图形,乱码问题网上的很多方法也是能够解决,我也不清楚究竟是我写的代码哪里跟中文显示冲突了,一时间代码也开始有点乱了,后面估计会越写越乱,等再写一两个功能抽个时间简洁下代码。更新的代码如下:
import pandas as pd import tushare as ts import mplfinance as mpf import tkinter.tix as tix from tkinter import ttk import tkinter.font as tf from tkinter.constants import * import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates #處理日期 from matplotlib.backends.backend_tkagg import (FigureCanvasTkAgg, NavigationToolbar2Tk) pro = ts.pro_api('要到tushare官网注册个账户然后将token复制到这里,可以的话请帮个忙用文章末我分享的链接注册,谢谢') plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # pd.set_option()就是pycharm输出控制显示的设置 pd.set_option('expand_frame_repr', False) # True就是可以换行显示。设置成False的时候不允许换行 pd.set_option('display.max_columns', None) # 显示所有列 # pd.set_option('display.max_rows', None) # 显示所有行 pd.set_option('colheader_justify', 'centre') # 显示居中 root = tix.Tk() # 创建主窗口 screenWidth = root.winfo_screenwidth() # 获取屏幕宽的分辨率 screenHeight = root.winfo_screenheight() x, y = int(screenWidth / 4), int(screenHeight / 4) # 初始运行窗口屏幕坐标(x, y),设置成在左上角显示 width = int(screenWidth / 2) # 初始化窗口是显示器分辨率的二分之一 height = int(screenHeight / 2) root.geometry('{}x{}+{}+{}'.format(width, height, x, y)) # 窗口的大小跟初始运行位置 root.title('Wilbur量化复盘分析软件') # root.resizable(0, 0) # 固定窗口宽跟高,不能调整大小,无法最大窗口化 root.iconbitmap('ZHY.ico') # 窗口左上角图标设置,需要自己放张图标为icon格式的图片文件在项目文件目录下 # 首先创建主框架 main_frame = tix.Frame(root, width=screenWidth, height=screenHeight, relief=tix.SUNKEN, bg='#353535', bd=5, borderwidth=4) main_frame.pack(fill=BOTH, expand=0) # 在主框架下创建股票代码输入子框架 code_frame = tix.Frame(main_frame, borderwidth=1, bg='#353535') code_frame.pack() # 创建标签‘股票代码' stock_label = tix.Label(code_frame, text='股票代码', bd=1) stock_label.pack(side=LEFT) # 创建股票代码输入框 input_code_var = tix.StringVar() code_widget = tix.Entry(code_frame, textvariable=input_code_var, borderwidth=1, justify=CENTER) # input_code_get = input_code_var.set(input_code_var.get()) # 获取输入的新值 code_widget.pack(side=LEFT, padx=4) # 在主框架下创建股票日期输入框子框架 input_date_frame = tix.Frame(main_frame, borderwidth=1, bg='#353535') input_date_frame.pack() # 创建标签‘开始日期' date_start_label = tix.Label(input_date_frame, text='开始日期', bd=1) date_start_label.pack(side=LEFT) # 创建开始日期代码输入框 input_startdate_var = tix.StringVar() startdate_widget = tix.Entry(input_date_frame, textvariable=input_startdate_var, borderwidth=1, justify=CENTER) input_startdate_get = input_startdate_var.set(input_startdate_var.get()) # 获取输入的新值 startdate_widget.pack(side=LEFT, padx=4) # 创建标签‘结束日期' date_end_label = tix.Label(input_date_frame, text='结束日期', bd=1) date_end_label.pack(side=LEFT) # 创建结束日期代码输入框 input_enddate_var = tix.StringVar() enddate_widget = tix.Entry(input_date_frame, textvariable=input_enddate_var, borderwidth=1, justify=CENTER) input_enddate_get = input_enddate_var.set(input_enddate_var.get()) # 获取输入的新值 enddate_widget.pack(side=LEFT, padx=4) # 以下函数作用是省略输入代码后缀.sz .sh def code_name_transform(get_stockcode): # 输入的数字股票代码转换成字符串股票代码 str_stockcode = str(get_stockcode) str_stockcode = str_stockcode.strip() # 删除前后空格字符 if 6 > len(str_stockcode) > 0: str_stockcode = str_stockcode.zfill(6) + '.SZ' # zfill()函数返回指定长度的字符串,原字符串右对齐,前面填充0 if len(str_stockcode) == 6: if str_stockcode[0:1] == '0': str_stockcode = str_stockcode + '.SZ' if str_stockcode[0:1] == '3': str_stockcode = str_stockcode + '.SZ' if str_stockcode[0:1] == '6': str_stockcode = str_stockcode + '.SH' return str_stockcode tabControl = ttk.Notebook(root) # 创建Notebook stock_graphics_daily = tix.Frame(root, borderwidth=1, bg='#353535', relief=tix.RAISED) # 增加新选项卡日K线图 # stock_graphics_daily.pack(expand=1, fill=tk.BOTH, anchor=tk.CENTER) stock_graphics_daily_basic = tix.Frame(root, borderwidth=1, bg='#353535', relief=tix.RAISED) # 增加新选项卡基本面指标 stock_graphics_week = tix.Frame(root, borderwidth=1, bg='#353535', relief=tix.RAISED) stock_graphics_month = tix.Frame(root, borderwidth=1, bg='#353535', relief=tix.RAISED) company_information = tix.Frame(root, borderwidth=1, bg='#353535', relief=tix.RAISED) tabControl.add(stock_graphics_daily, text='日K线图') # 把新选项卡日K线框架增加到Notebook tabControl.add(stock_graphics_daily_basic, text='基本面指标') tabControl.add(stock_graphics_week, text='周K线图') tabControl.add(stock_graphics_month, text='月K线图') tabControl.add(company_information, text='公司信息') tabControl.pack(expand=1, fill="both") # 设置选项卡布局 tabControl.select(stock_graphics_daily) # 默认选定日K线图开始 # 创建股票图形输出框架 def go(): # 清除stock_graphics_daily框架中的控件内容,winfo_children()返回的项是一个小部件列表, # 以下代码作用是为每次点击查询按钮时更新图表内容,如果没有以下代码句,则每次点击查询会再生成一个图表 for widget_daily in stock_graphics_daily.winfo_children(): widget_daily.destroy() for widget_daily_basic in stock_graphics_daily_basic.winfo_children(): widget_daily_basic.destroy() for widget_week in stock_graphics_week.winfo_children(): widget_week.destroy() for widget_month in stock_graphics_month.winfo_children(): widget_month.destroy() for widget_company_information in company_information.winfo_children(): widget_company_information.destroy() stock_name = input_code_var.get() code_name = code_name_transform(stock_name) start_date = input_startdate_var.get() end_date = input_enddate_var.get() stock_data = pro.daily(ts_code=code_name, start_date=start_date, end_date=end_date) stock_daily_basic = pro.daily_basic(ts_code=code_name, start_date=start_date, end_date=end_date, fields='close,trade_date,turnover_rate,volume_ratio,pe,pb') stock_week_data = pro.weekly(ts_code=code_name, start_date=start_date, end_date=end_date) stock_month_data = pro.monthly(ts_code=code_name, start_date=start_date, end_date=end_date) stock_name_change = pro.namechange(ts_code=code_name, fields='ts_code,name') stock_information = pro.stock_company(ts_code=code_name, fields='introduction,main_business,business_scope') # 日数据处理 data = stock_data.loc[:, ['trade_date', 'open', 'close', 'high', 'low', 'vol']] # :取所有行数据,后面取date列,open列等数据 data = data.rename(columns={'trade_date': 'Date', 'open': 'Open', 'close': 'Close', 'high': 'High', 'low': 'Low', 'vol': 'Volume'}) # 更换列名,为后面函数变量做准备 data.set_index('Date', inplace=True) # 设置date列为索引,覆盖原来索引,这个时候索引还是 object 类型,就是字符串类型。 # 将object类型转化成 DateIndex 类型,pd.DatetimeIndex 是把某一列进行转换,同时把该列的数据设置为索引 index。 data.index = pd.DatetimeIndex(data.index) data = data.sort_index(ascending=True) # 将时间顺序升序,符合时间序列 # 基本面指标数据处理 stock_daily_basic.set_index('trade_date', inplace=True) # 设置date列为索引,覆盖原来索引,这个时候索引还是 object 类型,就是字符串类型。 # 将object类型转化成 DateIndex 类型,pd.DatetimeIndex 是把某一列进行转换,同时把该列的数据设置为索引 index。 stock_daily_basic.index = pd.DatetimeIndex(stock_daily_basic.index) stock_daily_basic = stock_daily_basic.sort_index(ascending=True) # 将时间顺序升序,符合时间序列 print(stock_daily_basic) # 周数据处理 week_data = stock_week_data.loc[:, ['trade_date', 'open', 'close', 'high', 'low', 'vol']] week_data = week_data.rename(columns={'trade_date': 'Date', 'open': 'Open', 'close': 'Close', 'high': 'High', 'low': 'Low', 'vol': 'Volume'}) # 更换列名,为后面函数变量做准备 week_data.set_index('Date', inplace=True) # 设置date列为索引,覆盖原来索引,这个时候索引还是 object 类型,就是字符串类型。 # 将object类型转化成 DateIndex 类型,pd.DatetimeIndex 是把某一列进行转换,同时把该列的数据设置为索引 index。 week_data.index = pd.DatetimeIndex(week_data.index) week_data = week_data.sort_index(ascending=True) # 将时间顺序升序,符合时间序列 # 月数据处理 month_data = stock_month_data.loc[:, ['trade_date', 'open', 'close', 'high', 'low', 'vol']] month_data = month_data.rename(columns={'trade_date': 'Date', 'open': 'Open', 'close': 'Close', 'high': 'High', 'low': 'Low', 'vol': 'Volume'}) # 更换列名,为后面函数变量做准备 month_data.set_index('Date', inplace=True) # 设置date列为索引,覆盖原来索引,这个时候索引还是 object 类型,就是字符串类型。 # 将object类型转化成 DateIndex 类型,pd.DatetimeIndex 是把某一列进行转换,同时把该列的数据设置为索引 index。 month_data.index = pd.DatetimeIndex(month_data.index) month_data = month_data.sort_index(ascending=True) # 将时间顺序升序,符合时间序列 # 公司信息处理 stock_company_code = stock_name_change.at[0, 'ts_code'] stock_company_name = stock_name_change.at[0, 'name'] stock_introduction = stock_information.at[0, 'introduction'] stock_main_business = stock_information.at[0, 'main_business'] stock_business_scope = stock_information.at[0, 'business_scope'] # K线图图形输出 daily_fig, axlist = mpf.plot(data, type='candle', mav=(5, 10, 20), volume=True, show_nontrading=False, returnfig=True) # 注意必须按照选项卡的排列顺序渲染图形输出,假如你把matplotlib的图形放到最后,则会出现图像错位现象,不信你可以把以下的代码放到month_fig后试下 plt_stock_daily_basic = plt.figure(facecolor='white') plt.suptitle('Daily Basic Indicator', size=10) fig_close = plt.subplot2grid((3, 2), (0, 0), colspan=2) # 创建网格子绘图,按行切分成3份,列切分成2分,位置(0,0),横向占用2列 fig_close.set_title('Close Price') plt.xticks(stock_daily_basic.index, rotation=45) # 设置x轴时间显示方向,放在这跟放在最后显示效果不一样 fig_close.plot(stock_daily_basic.index, stock_daily_basic['close']) plt.xlabel('Trade Day') plt.ylabel('Close') plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m')) # 設置x軸主刻度顯示格式(日期) plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator(interval=1)) # 設置x軸主刻度間距 fig_turnover_rate = plt.subplot2grid((3, 2), (1, 0)) # 创建网格子绘图,按行切分成3份,列切分成2分,位置(1,0) fig_turnover_rate.set_title('Turnover Rate') plt.xticks(stock_daily_basic.index, rotation=45) # 设置x轴时间显示方向,放在这跟放在最后显示效果不一样 fig_turnover_rate.bar(stock_daily_basic.index, stock_daily_basic['turnover_rate'], facecolor='red') plt.xlabel('Trade Day') plt.ylabel('Turnover Rate') plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m')) # 設置x軸主刻度顯示格式(日期) plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator(interval=2)) # 設置x軸主刻度間距 fig_volume_ratio = plt.subplot2grid((3, 2), (2, 0)) # 创建网格子绘图,按行切分成3份,列切分成2分,位置(1,2) fig_volume_ratio.set_title('Volume Ratio') plt.xticks(stock_daily_basic.index, rotation=45) # 设置x轴时间显示方向,放在这跟放在最后显示效果不一样 fig_volume_ratio.bar(stock_daily_basic.index, stock_daily_basic['volume_ratio']) plt.xlabel('Trade Day') plt.ylabel('Volume Ratio') plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%m')) # 設置x軸主刻度顯示格式(日期) plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator(interval=2)) # 設置x軸主刻度間距 fig_pe = plt.subplot2grid((3, 2), (1, 1)) # 创建网格子绘图,按行切分成3份,列切分成2分,位置在第3行,第1列 fig_pe.set_title('PE') plt.xticks(stock_daily_basic.index, rotation=45) # 设置x轴时间显示方向,放在这跟放在最后显示效果不一样 fig_pe.plot(stock_daily_basic.index, stock_daily_basic['pe']) plt.xlabel('Trade Day') plt.ylabel('PE') plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%m')) # 設置x軸主刻度顯示格式(日期) plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator(interval=2)) # 設置x軸主刻度間距 fig_pb = plt.subplot2grid((3, 2), (2, 1)) # 创建网格子绘图,按行切分成3份,列切分成2分,位置在第3行,第2列 fig_pb.set_title('PB') plt.xticks(stock_daily_basic.index, rotation=45) # 设置x轴时间显示方向,放在这跟放在最后显示效果不一样 fig_pb.plot(stock_daily_basic.index, stock_daily_basic['pb']) plt.xlabel('Trade Day') plt.ylabel('PB') plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%m')) # 設置x軸主刻度顯示格式(日期) plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator(interval=2)) # 設置x軸主刻度間距 plt_stock_daily_basic.tight_layout(h_pad=-2, w_pad=0) # 解决子图图形重叠问题 week_fig, axlist = mpf.plot(week_data, type='candle', mav=(5, 10, 20), volume=True, show_nontrading=False, returnfig=True) month_fig, axlist = mpf.plot(month_data, type='candle', mav=(5, 10, 20), volume=True, show_nontrading=False, returnfig=True) canvas_daily = FigureCanvasTkAgg(daily_fig, master=stock_graphics_daily) # 设置tkinter绘制区 canvas_daily.draw() toolbar_daily = NavigationToolbar2Tk(canvas_daily, stock_graphics_daily) toolbar_daily.update() # 显示图形导航工具条 canvas_daily._tkcanvas.pack(side=BOTTOM, fill=BOTH, expand=1) canvas_stock_daily_basic = FigureCanvasTkAgg(plt_stock_daily_basic, master=stock_graphics_daily_basic) canvas_stock_daily_basic.draw() toolbar_stock_daily_basic = NavigationToolbar2Tk(canvas_stock_daily_basic, stock_graphics_daily_basic) toolbar_stock_daily_basic.update() # 显示图形导航工具条 canvas_stock_daily_basic._tkcanvas.pack(side=BOTTOM, fill=BOTH, expand=1) plt.close() canvas_week = FigureCanvasTkAgg(week_fig, master=stock_graphics_week) # 设置tkinter绘制区 canvas_week.draw() toolbar_week = NavigationToolbar2Tk(canvas_week, stock_graphics_week) toolbar_week.update() # 显示图形导航工具条 canvas_week._tkcanvas.pack(side=BOTTOM, fill=BOTH, expand=1) canvas_month = FigureCanvasTkAgg(month_fig, master=stock_graphics_month) # 设置tkinter绘制区 canvas_month.draw() toolbar_month = NavigationToolbar2Tk(canvas_month, stock_graphics_month) toolbar_month.update() # 显示图形导航工具条 canvas_month._tkcanvas.pack(side=BOTTOM, fill=BOTH, expand=1) company_text = tix.Text(company_information, bg='white', undo=True, wrap=tix.CHAR) company_text.insert(tix.INSERT, stock_company_code) company_text.tag_add('tag1', '1.0', '1.9') company_text.tag_config('tag1', foreground='red', justify=CENTER) company_text.insert(tix.INSERT, '\n') company_text.insert(tix.INSERT, stock_company_name) company_text.tag_add('tag2', '2.0', '2.9') company_text.tag_config('tag2', foreground='red', justify=CENTER) company_text.insert(tix.INSERT, '\n') company_text.insert(tix.INSERT, ' ') company_text.insert(tix.INSERT, '公司简介:') company_text.tag_add('tag3', '3.3', '3.9') company_text.tag_config('tag3', foreground='red', font=tf.Font(family='SimHei', size=12)) company_text.insert(tix.INSERT, stock_introduction) company_text.tag_add('tag4', '3.9', 'end') company_text.tag_config('tag4', foreground='black', spacing1=20, spacing2=10, font=tf.Font(family='SimHei', size=12)) company_text.insert(tix.INSERT, '\n') company_text.insert(tix.INSERT, ' ') company_text.insert(tix.INSERT, '主要业务及产品:') company_text.tag_add('tag5', '4.4', '4.12') company_text.tag_config('tag5', foreground='blue') company_text.insert(tix.INSERT, stock_main_business) company_text.tag_add('tag6', '4.12', 'end') company_text.tag_config('tag6', spacing1=20, spacing2=10, font=tf.Font(family='SimHei', size=12)) company_text.insert(tix.INSERT, '\n') company_text.insert(tix.INSERT, ' ') company_text.insert(tix.INSERT, '经营范围:') company_text.tag_add('tag7', '5.4', '5.9') company_text.tag_config('tag7', foreground='#cc6600') company_text.insert(tix.INSERT, stock_business_scope) company_text.tag_add('tag8', '5.9', 'end') company_text.tag_config('tag8', spacing1=20, spacing2=10, font=tf.Font(family='SimHei', size=12)) company_text.insert(tix.INSERT, '\n') company_text.pack(fill=BOTH, expand=1) # 在主框架下创建查询按钮子框架 search_frame = tix.Frame(main_frame, borderwidth=1, bg='#353535', relief=tix.SUNKEN) search_frame.pack() # 创建查询按钮并设置功能 stock_find = tix.Button(search_frame, text='查询', width=5, height=1, command=go) stock_find.pack() root.mainloop()
效果图:
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
2024年12月24日
2024年12月24日
- 小骆驼-《草原狼2(蓝光CD)》[原抓WAV+CUE]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[320K/MP3][105.02MB]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[FLAC/分轨][480.9MB]
- 雷婷《梦里蓝天HQⅡ》 2023头版限量编号低速原抓[WAV+CUE][463M]
- 群星《2024好听新歌42》AI调整音效【WAV分轨】
- 王思雨-《思念陪着鸿雁飞》WAV
- 王思雨《喜马拉雅HQ》头版限量编号[WAV+CUE]
- 李健《无时无刻》[WAV+CUE][590M]
- 陈奕迅《酝酿》[WAV分轨][502M]
- 卓依婷《化蝶》2CD[WAV+CUE][1.1G]
- 群星《吉他王(黑胶CD)》[WAV+CUE]
- 齐秦《穿乐(穿越)》[WAV+CUE]
- 发烧珍品《数位CD音响测试-动向效果(九)》【WAV+CUE】
- 邝美云《邝美云精装歌集》[DSF][1.6G]
- 吕方《爱一回伤一回》[WAV+CUE][454M]