Ошибка атрибута графического отображения Python

Question

Я отредактировал код с предложениями и в данный момент получил эту ошибку Traceback (последний последний звонок): Файл «C: \ Users \ Jonathan.HollowayMainPc \ Documents \ Inchimoku Kinko Hyo.py», строка 111 , в ichimoku_chart() файла "C: \ Users \ Jonathan.HollowayMainPc \ Documents \ Inchimoku Кинко Hyo.py", строка 97, в ichimoku_chart facecolor = 'зеленый', альфа = 0,2, интерполируют = True) Файл " C: \ Python27 \ lib \ site-packages \ matplotlib \ pyplot.py ", строка 2826, in fill_between интерполяция = интерполяция, ** kwargs) Файл" C: \ Python27 \ lib \ site-packages \ matplotlib \ axes_axes. py ", строка 4345, в fill_between повысить значение ValueError (" Аргумент измерений несовместимы ") ValueError: размеры аргументов несовместимы

Мой код ниже не уверен, что вызывает его. Любая помощь будет оценена по достоинству.

import urllib 
import string 
import sys 
import matplotlib 
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
import pandas.io.data as web 
import datetime 
#from stooq_helper_functions import data_to_dataframe 
stocks = [] 
#^ list of for stocks 
#for stock in stocks: 
    #Everything gets tabbed here. 
stock = "ebay" 

data = {'Close': [], 'High': [], 'Low': [], 'Open': [], 'Date':[], 'Volume':[]} 
#^Above is done on each stock but only one for now to test. 
url = 'http://chartapi.finance.yahoo.com/instrument/1.0/'+stock+'/chartdata;type=quote;range=1y/csv' 
page = urllib.urlopen(url) 
for line in page: 
    new_string = string.split(line, ',') 
    if len(new_string) == 6: 
     if new_string[0].isdigit() == True: 
      #print new_string 
      data[stock]= new_string 
      todays_high = float(data[stock][2]) 
      todays_low = float(data[stock][3]) 
      todays_open = float(data[stock][4]) 
      todays_close = float(data[stock][1]) 
      todays_volume = data[stock][5] 
      todays_date = data[stock][0] 
      data['High'].append(todays_high) 
      data['Low'].append(todays_low) 
      data['Open'].append(todays_open) 
      data['Date'].append(todays_date) 
      data['Close'].append(todays_close) 
      data['Volume'].append(todays_volume) 

matplotlib.style.use('ggplot') 


def ichimoku_chart(): 
    global data, stock 
    # Prepare the data 
    #pos = len(data) - days 
    close_prices = pd.DataFrame(data['Close']) 
    high_prices = pd.DataFrame(data['High']) 
    low_prices = pd.DataFrame(data['Low']) 
    data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'], format='%Y%m%d') 
    # workaround, so matplotlib accepts date axis 
    #data['Date'].set_index('Date') 

    # Ichimoku chart components 

    # 1. Tenkan-sen (Conversion Line): (9-period high + 9-period low)/2)) 
    period9_high = pd.rolling_max(high_prices, window=9) 
    period9_low = pd.rolling_min(low_prices, window=9) 
    tenkan_sen = (period9_high + period9_low)/2 
    data['tenkan_sen'] = tenkan_sen 

    # 2. Kijun-sen (Base Line): (26-period high + 26-period low)/2)) 
    period26_high = pd.rolling_max(high_prices, window=26) 
    period26_low = pd.rolling_min(low_prices, window=26) 
    kijun_sen = (period26_high + period26_low)/2 
    data['kijun_sen'] = kijun_sen 

    # 3. Senkou Span A (Leading Span A): (Conversion Line + Base Line)/2)) 
    # plotted 26 periods ahead 
    senkou_span_a = ((tenkan_sen + kijun_sen)/2).shift(26) 
    data['senkou_span_a'] = senkou_span_a 

    # 4. Senkou Span B (Leading Span B): (52-period high + 52-period low)/2)) 
    # plotted 22 periods ahead 
    period52_high = pd.rolling_max(high_prices, window=52) 
    period52_low = pd.rolling_min(low_prices, window=52) 
    senkou_span_b = ((period52_high + period52_low)/2).shift(22) 
    data['senkou_span_b'] = senkou_span_b 

    # 5. The most current closing price plotted 22 time periods behind 
    chikou_span = close_prices.shift(-22) 
    data['chikou_span'] = chikou_span 

    #data = data[pos:] 
    date_values = data['Date'].values 

    fig = plt.figure() 

    plt.plot_date(date_values, data['Close'], '-', linewidth=1.4, label='Close') 
    plt.plot_date(date_values, data['tenkan_sen'], '-', label='Tenkan Sen') 
    plt.plot_date(date_values, data['kijun_sen'], '-', label='Kijun Sen') 
    plt.plot_date(date_values, data['senkou_span_a'], '-', linewidth=0) 
    plt.plot_date(date_values, data['senkou_span_b'], '-', linewidth=0) 
    plt.plot_date(date_values, data['chikou_span'], '-', label='Chikou Span') 

    plt.fill_between(date_values, data['senkou_span_a'], data['senkou_span_b'], 
        where=data['senkou_span_a'] >= data['senkou_span_b'], 
        facecolor='green', alpha=0.2, interpolate=True) 
    plt.fill_between(date_values, data['senkou_span_a'], data['senkou_span_b'], 
        where=data['senkou_span_a'] < data['senkou_span_b'], 
        facecolor='red', alpha=0.2, interpolate=True) 

    fig.set_tight_layout(True) 
    plt.legend(loc='upper left') 
    plt.show() 


#if __name__ == '__main__': 
    #days = sys.argv[1] 
    #stock = sys.argv[2] 
    #ichimoku_chart(data_to_dataframe(stock + '.txt'), int(days)) 
ichimoku_chart() 

Answer 1

Есть несколько вопросов

• url = url = 'http://chartapi.finance.yahoo.com/instrument/1.0/'+stock+'/chartdata;type=quote;range=1yr/csv' должен быть url = 'http://chartapi.finance.yahoo.com/instrument/1.0/'+stock+'/chartdata;type=quote;range=1y/csv', т.е. range=1y вместо range=1yr. В противном случае данные не будут возвращены
• high_prices есть список, но rolling_max ожидает DataFrame (http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.17.0/generated/pandas.rolling_max.html). Попробуйте high_prices = pd.DataFrame(data['High'])
• Даже эти две проблемы решены, ваша функция зарисовки plt.plot_date(date_values, data['Close'], '-', linewidth=1.4, label='Close') потерпит неудачу, потому что close_prices = data['Close'] всегда будет пустым, так как данные не записываются data['Close']

Некоторые мелкие вопросы:

• todays_volume = data[stock][5] имеет символ новой строки \n прилагается
• строка data[stock]= new_string не требуется, она всегда перезаписывается tten по последней прочитанной строки

---

Обновление для редактируемого кода и новое сообщение об ошибке

ValueError: Argument dimensions are incompatible

Если посмотреть на размеры вашего DataFrames вы увидите, что они имеют разные формы.

>>> date_values.shape 
(252,) 
>>> data['senkou_span_a'].shape 
(252, 1) 

Изменение вашего параметра на data['senkou_span_a'][0] даст участок. Я не могу сказать, имеет ли смысл смысл и показывает правильные данные, но, по крайней мере, утверждение Python формально корректно.