与matplotlib.pyplot库是一样的，mplfnanace库默认是不能显示中文标题和负数的。默认情况下，图形中的中文为乱码形式.如果想要改变这一点，需要做一点修改。
我们使用matplotlib.pyplot的时候，使用的是这两个句子：
# 显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# 显示负数
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
- 更改Matplotlib包中pyplot包的参数字（rcParams）字体的无衬线字体属性(font.sans-serif, 为参数字典的一个key)的取值(value)，现将其设定为以’SimHei’为元素的数组形式，这样就可以显示中文了。显示负数的逻辑也是如此，要修改库相应的字典的值。
mplfinance库也是这个道理：
# 第一步，照常我们先导包调取并处理数据
# 从tushare调取 平安银行(000001.SZ) 股价数据
import tushare as ts
import pandas as pd
import mplfinance as mpf
token = 'Your token' # 输入你的接口密匙，获取方式及相关权限见Tushare官网。
pro = ts.pro_api(token)
df = pro.daily(ts_code='000001.SZ')
# 然后 将该DataFrame对象处理为适合我们使用的格式
df = df.loc[:, ['trade_date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'vol']]
df.rename(
columns={
'trade_date': 'Date', 'open': 'Open',
'high': 'High', 'low': 'Low',
'close': 'Close', 'vol': 'Volume'},
inplace=True) # 重定义列名，方便统一规范操作。
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) # 转换日期列的格式，便于作图
df.set_index(['Date'], inplace=True) # 将日期列作为行索引
df = df.sort_index() # 倒序，因为Tushare的数据是最近的交易日数据显示在DataFrame上方，倒序后方能保证作图时X轴从左到右时间序列递增。
# 使用mplfinance库绘图
# 选择平安银行2020年11月和12月的数据进行绘图
# 只需要多加一句：
s = mpf.make_mpf_style(base_mpf_style='yahoo', rc={
'font.family': 'SimHei', 'axes.unicode_minus': 'False'})
# 即在继承了原有style的基础上,重新定义了style。其中base_mpf_style为原设定的style。然后把新的风格s作为style的值传入下边绘图函数中。
mpf.plot(df.loc['2020-11': '2020-12'], type='candle', ylabel="price", style=s, title='平安银行2020年11-12月蜡烛图附5&10日均线', mav=(5, 10), volume=True, ylabel_lower="volume(shares)")
（这个坐标轴上没有负值，没有体现出负值这一点。但是经过修改’axes.unicode_minus’值为’False’后，负值已经完全可以正常显示。）
生成图像如下(yahoo风格)：
这样中文标题乱码与显示负数的问题就解决了。
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