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| import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
import pandas as pd
import numpy as np
# 生成模拟数据（替换为您的DataFrame）
dates = pd.date_range('2024-01-01', periods=100)
df = pd.DataFrame({
'close': 100 + np.cumsum(np.random.normal(0, 2, 100)), # 收盘价
'return': np.random.normal(0.01, 0.03, 100) # 简单收益（正负波动）
}, index=dates)
# 创建2行1列的子图布局（共享x轴）
fig = make_subplots(
rows=2,
cols=1,
shared_xaxes=True, # 关键：共享x轴实现联动[4,7](@ref)
vertical_spacing=0.1, # 子图间距优化[7](@ref)
subplot_titles=('收盘价走势', '简单收益波动') # 子图标题[6](@ref)
)
# 添加收盘价折线图（上子图）
fig.add_trace(
go.Scatter(
x=df.index,
y=df['close'],
mode='lines',
name='收盘价',
line=dict(color='#1f77b4', width=2),
hovertemplate='日期：%{x}<br>收盘价：%{y:.2f}<extra></extra>' # 悬停格式
),
row=1, col=1
)
# 添加收益柱状图（下子图）
fig.add_trace(
go.Bar(
x=df.index,
y=df['return'],
name='收益',
marker=dict(
color=np.where(df['return'] > 0, '#2ca02c', '#d62727'), # 红跌绿涨
line=dict(width=0) # 无边框
),
hovertemplate='日期：%{x}<br>收益：%{y:.4f}<extra></extra>'
),
row=2, col=1
)
# 统一布局设置
fig.update_layout(
height=600,
title_text='股票价格与收益分析',
hovermode='x unified', # 鼠标悬停时双图数据联动[10](@ref)
legend=dict(orientation='h', yanchor='bottom', y=1.02) # 水平图例[7](@ref)
)
# 坐标轴标签设置
fig.update_yaxes(title_text="价格", row=1, col=1)
fig.update_yaxes(title_text="收益率", row=2, col=1)
fig.update_xaxes(title_text="日期", row=2, col=1) # 仅底部子图显示x轴标题
# 显示图表
fig.show()
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