Построение анимированных цен акций с помощью Matplotlib

Question

Я пытаюсь оживить сюжет временного ряда с Matplotlib, но фигура всегда получается пустой. Я приложил свой код ниже. Любая помощь будет оценена

import yfinance as yf
from matplotlib.animation import FuncAnimation
import matplotlib.pyplot as plt

# loading the data
indices = ["^GSPC","TLT", ]
data = yf.download(indices,start='2020-01-01')
data = data['Adj Close']
inv_growth = (data.pct_change().dropna() + 1).cumprod()

# plotting the data

fig, ax = plt.subplots()

ax.set_xlim(inv_growth.index[0], inv_growth.index[-1])
ax.set_ylim(940, 1100)

line, = ax.plot(inv_growth.index[0], 1000)

x_data = []
y_data = []

def animation_frame(date):
    x_data.append(date)
    y_data.append(inv_growth.loc[date])
    
    line.set_xdata(x_data)
    line.set_ydata(y_data)
    
    return line,

animation = FuncAnimation(fig, 
                          func=animation_frame, 
                          frames=list(inv_growth.index), 
                          interval = 100)
plt.show()

Answer 1

Ваша проблема в том, что вы пытаетесь построить два значения одновременно. Если вы хотите две строки, вы должны создать две строки и обновить их соответствующие данные. Вот немного упрощенная версия вашего кода (кроме того, ваша шкала y показала, что коэффициент в 1000 раз меньше).

import yfinance as yf
from matplotlib.animation import FuncAnimation
import matplotlib.pyplot as plt

# loading the data
indices = ["^GSPC","TLT", ]
data = yf.download(indices,start='2020-01-01')
data = data['Adj Close']
inv_growth = (data.pct_change().dropna() + 1).cumprod()

# plotting the data

fig, ax = plt.subplots()

ax.set_xlim(inv_growth.index[0], inv_growth.index[-1])
ax.set_ylim(0.940, 1.100)

line1, = ax.plot([], [])
line2, = ax.plot([], [])


def animation_frame(i):
    temp = inv_growth.iloc[:i]
    line1.set_data(temp.index, temp[0])
    line2.set_data(temp.index, temp[1])

    return line1,line2,

animation = FuncAnimation(fig, 
                          func=animation_frame, 
                          frames=range(inv_growth.index.size),
                          interval = 100)
plt.show()