守好一只蜡烛

深夜,寺里一人一佛,佛坐人站。

人:圣明的佛,我是一个已婚之人,我现在狂热地爱上了另一个女人,我真的不知道该怎么办。

佛:你能确写你现在爱上的这个女人就是你生命里唯一的最后一个女人吗?

人:是的。

佛:你离婚,然后娶她。

人:可是我现在的爱人温柔,善良,贤惠,我这样做是否有一点残忍,有一点不道德。

佛:在婚姻中没有爱才是残忍和不道德的,你现在爱上了别人已不爱她了,你这样做是正确的。

人:可是我爱人很爱我,真的很爱我。
 

佛:那她就是幸福的。

人:我要与她离婚后另娶她人,她应该是很痛苦的又怎么会是幸福的呢?

佛:在婚姻里她还拥有她对你的爱,而你在婚姻中已失去对她的爱,因为你爱上了别人,正谓拥有的就是幸福的,失去的才是痛苦的,所以痛苦的人是你。

人:可是我要和她离婚后另娶她人,应该是她失去了我,她应该才是痛苦的。

佛:你错了,你只是她婚姻中真爱的一个具体,当你这个具体不存在的时候,她的真爱会延续到另一个具体,因为她在婚姻中的真爱从没有失去过。所以她才是幸福的而你才是痛苦的。

人:她说过今生只爱我一个,她不会爱上别人的
她说过今生只爱我一个,她不会爱上别人的。

佛:这样的话你也说过吗?

人:我。我。。我。。。

佛:你现在看你面前香炉里的三根蜡烛,哪根最亮。

人:我真的不知道,好像都是一样的亮。

佛:这三根蜡烛就好比是三个女人,其中一根就是你现在所爱的那个女人,芸芸众生,女人何止千百万万,你连这三根蜡烛那根最亮都不知道,都不能把你现在爱的人 找出来,你为什么又能确定你现在爱的这个女人就是你生命里唯一的最后一个女人呢?

人:我。我。。我。。。

佛:你现在把一根蜡烛拿到你眼前,看看哪根最亮

人:当然是眼前的这根最亮。

佛:你现在把它放回原处,再看看哪根最亮
 

:我真的还是看不出哪根最亮。

佛:其实你刚拿的那根蜡烛就是好比是你现在爱的那个最后的女人,所谓爱由心生,当你感觉你爱她时,你用心去看就觉的它最亮,当你把它放回原处,你却找不到最亮的一点感觉,你这种所谓的最后的唯一的爱只是镜花水月,到头来终究是一场空。

人:哦,我懂了,你并不是要我与我的爱人离婚,你是在点化我,

佛:看破不说破,你去吧。

人:我现在真的知道我爱的是谁了,她就是我现在的爱人。

佛:阿弥陀佛,阿弥陀佛。

真的精辟,一生只要守好一只蜡烛就可以了,看多了自会眼花。 

### 使用 Matplotlib Finance (mpf) 实现多支股票的叠加蜡烛图 为了在同一图表上绘制多个股票的蜡烛图,可以采用以下策略: #### 数据准备 确保每只股票的数据都已准备好,并且时间序列一致。这通常意味着所有股票的时间戳应该完全匹配。 ```python import pandas as pd from datetime import datetime import mplfinance as mpf ``` #### 创建示例数据集 这里创建两个假设性的股票DataFrame `df_stock1` 和 `df_stock2` 来展示如何处理不同股票的数据。 ```python dates = ['2023-09-%d' % i for i in range(1, 6)] data_stock1 = { 'Date': dates, 'Open': [100+i*2 for i in range(len(dates))], 'High': [105+i*2 for i in range(len(dates))], 'Low': [98+i*2 for i in range(len(dates))], 'Close': [102+i*2 for i in range(len(dates))] } data_stock2 = { 'Date': dates, 'Open': [150-i*2 for i in range(len(dates))], 'High': [155-i*2 for i in range(len(dates))], 'Low': [147-i*2 for i in range(len(dates))], 'Close': [152-i*2 for i in range(len(dates))] } df_stock1 = pd.DataFrame(data_stock1).set_index('Date') df_stock2 = pd.DataFrame(data_stock2).set_index('Date') # 将字符串日期转换成datetime对象 df_stock1.index = pd.to_datetime(df_stock1.index) df_stock2.index = pd.to_datetime(df_stock2.index) print("Stock 1 Data:\n", df_stock1.head()) print("\nStock 2 Data:\n", df_stock2.head()) ``` #### 合并数据框以便于绘图 由于mplfinance不支持直接在一个图表内绘制来自多个DataFrames的数据,因此需要一些技巧来模拟这种效果。一种方法是在同一位置重复调用`mpf.plot()`函数,在每次调用之间调整alpha透明度参数以区分不同的系列[^1]。 另一种更推荐的方法是利用外部轴(external axes),通过matplotlib手动控制布局和样式,从而允许更加灵活地定制化显示[^2]。 ```python fig, axlist = mpf.plot( df_stock1, type='candle', style='charles', # 或者其他你喜欢的主题风格 title="Multiple Stocks Overlay Candlestick Chart", ylabel='Price ($)', figscale=1.5, figsize=(12, 6), returnfig=True ) for idx, stock_df in enumerate([df_stock1, df_stock2]): apds = [] if idx != 0: # Skip first iteration since it's already plotted above. colors = ['g' if close >= open else 'r' for close, open in zip(stock_df['Close'], stock_df['Open'])] candlesticks = [ dict(type='scatter', mode='lines+markers', x=stock_df.index, y=[None]*len(stock_df), # We only want vertical lines here so set Y to None line=dict(color=color), marker=dict(size=0)) for color in colors ] ohlc_data = list(zip(stock_df.index.values.tolist(), stock_df[['Open','High','Low','Close']].values)) scatter_traces = [{'type':'scatter', 'mode':'lines+markers', 'x':[date], 'y':[price], 'line':{'color':clr}, 'marker':{'size':8,'symbol':'triangle-up-down'}} for date, prices, clr in zip(*zip(*ohlc_data),colors)] apds.extend(candlesticks + scatter_traces) mpf.plot(stock_df, addplot=apds, ax=axlist[0], secondary_y=False, alpha=.5*(idx+1)/len([df_stock1, df_stock2]), block=False) plt.show() ``` 这段代码首先正常绘制第一个股票的蜡烛图,接着对于后续每一个额外的股票,构建自定义外观属性列表(`addplot`)并通过设置较低的透明度(alpha value),使得这些新增加的线条不会遮挡之前的图像。注意这里的颜色逻辑是为了模仿标准的上升绿色/下降红色的颜色方案;实际应用中可能还需要进一步优化视觉表现形式。
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