python 中未显示地块

Plot not showing in python

查看我从 https://www.quantopian.com/posts/python-black-and-scholes-pde-finite-difference-method 中获取的一些代码 - 唯一的问题是我不确定为什么图表没有显示。我正在使用树冠。代码:

import math
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy import stats
import matplotlib as plt

T = 1  #Time to Expiry in Years
E = 100  #Strike
r = .05  #Risk Free Rate
SIGMA = .20  #Volatility
Type = True   #Type of Option True=Call False=Put
NAS = 40  #Number of Asset Steps - Higher is more accurate, but more time consuming

ds = 2 * E / NAS  #Asset Value Step Size
dt = (0.9/NAS/NAS/SIGMA/SIGMA)  #Time Step Size
NTS = int(T / dt) + 1  #Number of 

value_matrix = np.zeros((int(NAS+1), int(NTS)))
asset_price = np.arange(NAS*ds,-1,-ds)
value_matrix[:,-1]= np.maximum(asset_price - E,0)

for x in range(1,NTS):
    value_matrix[-1,-x-1] = value_matrix[-1,-x]* math.exp(-r*dt)
for x in range(1,int(NTS)):
    for y in range(1,int(NAS)):
        #Evaluate Option Greeks
        Delta = (value_matrix[y-1,-x] - value_matrix[y+1,-x]) / 2 / ds
        value_matrix[y+1,-x]
        Gamma = (value_matrix[y-1,-x] - (2 * value_matrix[y,-x]) + value_matrix[y+1,-x]) / ds / ds
        Theta = (-.5 * SIGMA**2 * asset_price[y]**2 * Gamma) - (r * asset_price[y] * Delta) + (r * value_matrix[y,-x])
        value_matrix[y,-x-1] = value_matrix[y,-x] - Theta * dt
        value_matrix[0,-x-1] = 2 * value_matrix[1,-x-1] - value_matrix[2,-x-1]
value_df = pd.DataFrame(value_matrix)
value_df = value_df.set_index(asset_price)
print(value_df[0])

plot_df = value_df.sort_index(ascending=True)
plot_df[0].plot()
plot_df[NTS-1].plot()

在 python 中导入 matplotlib 时,您想使用 pyplot 子模块。因此,您需要将导入语句更改为

import matplotlib.pyplot as plt

然后要查看绘制的内容,您必须添加

plt.show()

到代码底部

%matplotlib inline

如果您使用的是jupyter notebook,则需要添加上面的代码。

您已将 matplotlib 本身导入为 plt。这并不常见。相反,您想导入 matplotlib.pyplot。然后,这允许您在 matplotlib 中进行所有常规绘图,例如 plt.plot() 等,此外还可以显示使用 pandas 绘图功能生成的任何数字,这似乎是在问题中使用

您的问题的解决方案是在代码末尾使用代码顶部的正确模块导入添加 plt.show()

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

# the rest of your code

plt.show()