、下記掲載

Question

コードは、私の質問がある&プリントアウトタイムスタンプなどである奇妙な17桁のリストが含まれているリストのリストを、20170418030000000

import matplotlib 
    import matplotlib.pyplot as plt 
    import matplotlib.dates as mdates 
    import matplotlib.ticker as mticker 
    from matplotlib.figure import Figure 
    from matplotlib import style 

    import urllib 
    import json 
    from urllib.request import urlopen 
    import datetime as dt 
    import time 
    import pandas as pd # data manipulation 
    import numpy as np # number crunching 

    dataLink ='http://api.huobi.com/staticmarket/btc_kline_015_json.js' 
    data = urllib.request.urlopen(dataLink) 
    data = data.read().decode("utf-8") 
    data = json.loads(data) 
    data = [data] 
    #ts=data[0][0][0] 

    for sublist in data[0]: 
     ts=sublist[:1] 
     openp=sublist[1:2] 
     highp = sublist[2:3] 
     lowp = sublist[3:4] 
     closep = sublist[4:5] 
     vol = sublist[5:6] 
     print(ts) 
     print(openp) 
     print(highp) 
     print(lowp) 
     print(closep) 
     print(vol) 
     print() 

を作品理解matplotlibの何かに17桁のUNIXタイムスタンプを変換します「タイムスタンプをmatplotlibでx軸に沿ってグラフ化できるようにするにはどうすればよいですか？」私はmatplotlibのもののほとんどを編集しました。私はこれを整理した後、私は事前

Answer 1

に...

Thxをし、そのビットをやるパンダモジュールを使用することを検討してください：

import requests 
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib 
matplotlib.style.use('ggplot') 

dataLink ='http://api.huobi.com/staticmarket/btc_kline_015_json.js' 
r = requests.get(dataLink) 
df = pd.DataFrame.from_records(r.json()) 
df[0] = pd.to_datetime(df[0].str[:-3], format='%Y%m%d%H%M%S') 
print(df) 
df.set_index(0).plot() 
plt.show() 

結果：

In [37]: print(df) 
         0  1  2  3  4  5 
0 2017-04-15 03:00:00 7069.83 7072.40 7040.08 7040.08 2.3042 
1 2017-04-15 03:15:00 7069.34 7069.52 7030.48 7069.52 0.5011 
2 2017-04-15 03:30:00 7068.65 7068.65 7068.65 7068.65 0.0177 
3 2017-04-15 03:45:00 7068.65 7068.65 7068.65 7068.65 0.0000 
4 2017-04-15 04:00:00 7065.94 7065.94 7065.94 7065.94 0.0023 
5 2017-04-15 04:15:00 7055.60 7055.60 7055.60 7055.60 0.0001 
6 2017-04-15 04:30:00 7055.54 7071.63 7030.07 7032.17 3.9101 
7 2017-04-15 04:45:00 7040.03 7040.43 7032.20 7040.43 3.2215 
8 2017-04-15 05:00:00 7032.48 7067.87 7032.20 7066.97 2.4587 
9 2017-04-15 05:15:00 7039.08 7064.18 7038.73 7038.73 0.2955 
..     ...  ...  ...  ...  ...  ... 
290 2017-04-18 03:30:00 7088.40 7088.40 7088.40 7088.40 0.0379 
291 2017-04-18 03:45:00 7101.01 7102.85 7101.01 7102.85 0.4247 
292 2017-04-18 04:00:00 7099.71 7108.00 7089.52 7108.00 15.6556 
293 2017-04-18 04:15:00 7108.00 7108.00 7108.00 7108.00 0.0000 
294 2017-04-18 04:30:00 7090.58 7090.58 7086.50 7086.50 0.5679 
295 2017-04-18 04:45:00 7100.00 7100.00 7086.50 7086.50 10.7334 
296 2017-04-18 05:00:00 7098.26 7098.26 7084.61 7084.61 2.1534 
297 2017-04-18 05:15:00 7097.70 7097.70 7084.61 7084.61 0.6402 
298 2017-04-18 05:30:00 7085.00 7085.00 7085.00 7085.00 0.1674 
299 2017-04-18 05:45:00 7085.00 7085.00 7085.00 7085.00 0.0000 

[300 rows x 6 columns]