

> 数据拿到手，你却还在 Excel 里一列一列翻？这篇文章带你用 30 行核心代码，把行情数据画成券商软件同款的专业K线图——蜡烛实体、影线、成交量副图，一样不少。

## 一、为什么你画不出一张像样的K线图

很多刚接触量化分析的朋友都有这样的经历：

- 用接口拿到了行情数据，打开一看是一长串 JSON，瞬间劝退；
- 转存到 Excel 里看，滚动半天只有数字，涨跌全靠脑补；
- 想找现成的画图库，要么依赖复杂、要么样式不符合A股看图习惯。

其实K线图本质上只有三种元素：**影线（最高价到最低价）、实体（开盘价到收盘价）、颜色（涨红跌绿）**。用 matplotlib 手绘这三样，不到 30 行代码就能画出专业水准的K线图，还能顺手把成交量副图拼上去。

**本文你将得到：**

1. 一段可直接复制运行的完整代码：从行情 API 取数到输出K线图 PNG，全流程不超过 60 行；
2. 蜡烛图的标准画法（影线 + 实体 + 红涨绿跌），并能举一反三调整配色与布局；
3. 成交量副图的叠加方式（共享 x 轴，主副图联动）；
4. 中文标注变方框、红绿配错方向这两个高频坑的解法。

## 二、准备环境

只需要三样东西，一条命令装齐：

```bash
pip install mairui matplotlib pandas
```

行情数据通过行情数据 API 获取，用 SDK 里的 `Client` 传入你的证书（licence）即可。本文示例用演示证书跑通全流程，正式使用时换成你自己的证书就能拿到真实行情。

## 三、完整代码（已实测跑通）

```python
from mairui import Client
import random
import matplotlib
matplotlib.use("Agg")  # 无界面环境直接出图到文件
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Rectangle

# 中文标注必设：matplotlib 默认字体没有中文字形，不设的话汉字全变方框
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei", "Microsoft YaHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

LICENCE = "LICENCE-66D8-9F96-0C7F0FBCD073"  # 演示证书，请换成你自己的正式证书
UP, DOWN = "#d43f3a", "#3a9d5d"  # A股惯例：红涨绿跌


def perturb(bars, seed=20260916):
    # 演示证书返回的是固定样例数据（50 条），这里做确定性 ±5% 扰动让图形有起伏。
    # 换成正式证书后直接删掉本函数调用即可，真实行情无需任何改动。
    rng = random.Random(seed)
    out = []
    for b in bars:
        k = 1.0 + (rng.random() - 0.5) * 0.10
        nb = dict(b)
        for f in ("o", "c", "h", "l"):
            if f in nb and nb[f] is not None:
                nb[f] = round(float(nb[f]) * k, 2)
        out.append(nb)
    return out


def fetch_bars(code="600519"):
    client = Client(LICENCE)
    bars = client.stock_history(code=code, st="", et="", period="d", dividend="f")
    if not bars:
        raise RuntimeError("未获取到数据，请检查证书是否有效")
    return perturb(bars)


def plot_candles(bars, title="600519 日K线", out="kline.png"):
    n = len(bars)
    fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(
        2, 1, figsize=(12, 7), sharex=True,
        gridspec_kw={"height_ratios": [3, 1]},  # 主图:副图 = 3:1
    )
    for i, b in enumerate(bars):
        o, c = float(b["o"]), float(b["c"])
        h, l = float(b["h"]), float(b["l"])
        color = UP if c >= o else DOWN            # 收盘 >= 开盘为阳线，画红
        ax1.vlines(i, l, h, color=color, linewidth=1)          # 影线
        body_low, body_h = min(o, c), max(abs(c - o), 0.01)    # 实体
        ax1.add_patch(Rectangle((i - 0.3, body_low), 0.6, body_h,
                                facecolor=color, edgecolor=color))
        v = float(b.get("v", 0) or 0)
        ax2.bar(i, v, width=0.6, color=color)                  # 成交量同色
    ax1.set_title(title, fontsize=14)
    ax1.set_ylabel("价格（元）")
    ax2.set_ylabel("成交量")
    step = max(n // 8, 1)
    ticks = range(0, n, step)
    ax2.set_xticks(ticks)
    ax2.set_xticklabels([str(b.get("t", ""))[5:] for b in bars[::step]])
    ax1.grid(alpha=0.25)
    ax2.grid(alpha=0.25)
    plt.tight_layout()
    plt.savefig(out, dpi=120)
    plt.close(fig)
    print(f"图表已保存: {out}")


if __name__ == "__main__":
    bars = fetch_bars("600519")
    print(f"条数: {len(bars)} | 区间: {bars[0].get('t')} ~ {bars[-1].get('t')}")
    ups = sum(1 for b in bars if float(b["c"]) >= float(b["o"]))
    print(f"阳线 {ups} 天 / 阴线 {len(bars) - ups} 天 | 最新收盘 {bars[-1]['c']} 元")
    plot_candles(bars)
```

## 四、真实运行结果

在 Python 3.9 环境实测运行，控制台输出：

```text
条数: 50 | 区间: 2025-09-15 ~ 2025-12-01
阳线 28 天 / 阴线 22 天 | 最新收盘 11.15 元
图表已保存: kline.png
```

生成的 `kline.png` 是一张上下双面板的图：上面板是标准蜡烛图——红色实体代表当天收盘价高于开盘价（上涨），绿色代表下跌，细线是从最高价到最低价的影线；下面板是成交量柱状图，颜色与当日涨跌对应，涨跌放量一眼可辨。

> 说明：演示证书返回的是固定样例数据，代码里做了确定性的小幅扰动让图形有起伏；换成你自己的正式证书后，删掉 `perturb` 那一行，画出来的就是真实行情，其余代码零改动。

## 五、三个高频坑（都替你踩过了）

1. **中文变方框**：matplotlib 默认的 DejaVu Sans 字体没有中文字形，标题和坐标轴的汉字会渲染成空心方块。解法就是开头那两行 `rcParams`：把字体换成 SimHei（黑体）或微软雅黑，并把 `axes.unicode_minus` 关掉（否则负号也显示异常）。
2. **红绿配反**：欧美软件习惯绿涨红跌，A股正好相反——**涨用红、跌用绿**。代码里用 `UP="#d43f3a"（红）`、`DOWN="#3a9d5d"（绿）` 明确标注，避免看错方向。
3. **实体高度为 0 画不出矩形**：一字板或十字星当天开盘价等于收盘价，`Rectangle` 高度为 0 会看不见。代码里用 `max(abs(c - o), 0.01)` 兜底，保证至少有 1 分钱的可见高度。

## 六、小结与下篇预告

一张图里我们完成了：取数（1 个接口调用）、K线主图（影线 + 实体 + 红涨绿跌）、成交量副图（共享 x 轴）。这套手绘蜡烛图是所有行情可视化的地基——后面的均线、MACD、KDJ，全都画在这张图的主图和副图上。

**下篇预告**：《【Python量化数据可视化 #02】均线 MACD 看不清？主副图叠加才是专业打开方式》——在同一张图上叠加 MA5/10/20 三条均线，再挂上 MACD 和 KDJ 两个副图，做成券商软件同款的"一图看全部"三面板布局。

## 免责声明

本文所有代码与数据仅用于技术学习与演示，不构成任何投资建议。股市有风险，投资需谨慎。

## 代码与文档

SDK 与更多语言版本：https://github.com/MaiRuiApi


数据拿到手，你却还在 Excel 里一列一列翻？这篇文章带你用 30 行核心代码，把行情数据画成券商软件同款的专业K线图——蜡烛实体、影线、成交量副图，一样不少。

【Python量化数据可视化 #01】还在用表格看K线？Python 手把手画出专业蜡烛图

编程语言

30行Python代码即可绘制券商同款K线图，涵盖影线、实体与红涨绿跌配色，附成交量副图联动。文章提供完整可运行代码、中文乱码与红绿反向等高频坑的解法，并预告均线MACD叠加进阶技巧，适合量化新手快速上手。

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