现在，修改我们的函数：

    为了修改图表，我们需要引用它，所以我们将它存储到变量fig。 然后我们将ax1定义为图表上的子图。 我们在这里使用subplot2grid，这是获取子图的两种主要方法之一。 我们将深入讨论这些东西，但现在，你应该看到我们有 2 个元组，它们提供了(1,1)和(0,0)。 1,1表明这是一个 1×1 网格。 然后0,0表明这个子图的『起点』将为0,0。

    2. source_code = urllib.request.urlopen(stock_price_url).read().decode()
    3. stock_data = []
    4. split_source = source_code.split('\n')
    5. for line in split_source:
    6.     if len(split_line) == 6:
    7.         if 'values' not in line and 'labels' not in line:
    8.             stock_data.append(line)
    10. date, closep, highp, lowp, openp, volume = np.loadtxt(stock_data,
    11.                                                       unpack=True,
    12.                                                       converters={0: bytespdate2num('%Y%m%d')})

    下面，我们这样绘制数据：

    现在，由于我们正在绘制日期，我们可能会发现，如果我们放大，日期会在水平方向上移动。但是，我们可以自定义这些刻度标签，像这样：

    1. for label in ax1.xaxis.get_ticklabels():
    2.     label.set_rotation(45)

    然后，其它东西我们保留默认，但我们也可能需要略微调整绘图，因为日期跑到了图表外面。 记不记得我们在第一篇教程中讨论的configure subplots按钮？ 我们不仅可以以这种方式配置图表，我们还可以在代码中配置它们，以下是我们设置这些参数的方式：

    1. plt.subplots_adjust(left=0.09, bottom=0.20, right=0.94, top=0.90, wspace=0.2, hspace=0)

    现在，为了防止我们把你遗留在某个地方，这里是完整的代码：