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  • 一、项目需求1 获得特定时间段股票数据2 查询...(数据每天变化趋势)二、前期准备利用python获取贵州茅台2019年的股票数据(通过tushare库)观察数据、对数据中各项特征进行初步了解l熟悉相关的股票知识及概念(换...

    一、项目需求

    1 获得特定时间段股票数据

    2 查询时间段内最大成交量日期

    3 将股票信息中日期字符串转换为日期类型

    4 按照成交金额排序

    5 绘制股票成交量折线图

    6 绘制股票OHLC线图

    7 绘制股票成交量折线图(按周)

    8 绘制股票K线图 (数据每天变化趋势)

    二、前期准备

    利用python获取贵州茅台2019年的股票数据(通过tushare库)

    观察数据、对数据中各项特征进行初步了解

    l熟悉相关的股票知识及概念(换手率、K线、OHLC线等)

    确定工具:pandas、matplotlib、mpl_finance等库

    三、项目过程

    1 通过tushare库获取贵州茅台2019年的股票数据

    2 根据项目需求,完成规定的项目作业

    3 绘制项目报告

    四、项目报告

    (1)获得特定时间段股票数据(2019年)

    import tushare as ts

    df = ts.get_hist_data('600519',start='2019-01-01',end='2019-12-31')

    查看数据(截取部分):

    为了更方便查看,我们将数据重新排列一下:

    maotai = df.iloc[::-1]

    再次查看:

    (2)查询时间段内最大成交量日期

    print("贵州茅台2019年的最大成交量为:{}".format(maotai['high'].max()))

    可以看到,最大成交量为:1241.61。

    maotai[maotai['high'].values == 1241.61].index

    可以看到,最大成交量日期:2019年11月19日。

    (3)将股票信息中日期字符串转换为日期类型

    在我们的数据表中,日期是以索引的形式给出,所以我们可以先将索引转换成一列新特征,特征名以‘日期’命名。

    maotai['日期']=maotai.index

    此时数据表中已经有了“日期”这一项特征,通过进一步查看我们可以知道,这项特征是object型的。下面我们将其转换为日期类型。

    import pandas as pd

    maotai['日期'] = pd.to_datetime(maotai['日期'],infer_datetime_format=True)

    使用info()查看数据类型,此时“日期”已被改成日期类型。

    (4)按照成交金额排序

    使用sort_values()进行排序处理(这里仅展示部分截图):

    df['volume'].sort_values()

    同时,我们也可以采用降序的方式进行展示:

    maotai['volume'].sort_values(ascending=False)

    (5)绘制股票成交量折线图

    import matplotlib.pyplot as plt

    import seaborn as sns

    import warnings

    sns.set()

    %matplotlib inline

    warnings.filterwarnings('ignore')

    import matplotlib

    plt.figure(figsize=(8,6),dpi=80,num=4)

    myfont=matplotlib.font_manager.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\simsun.ttc')

    x= maotai['日期']

    y1 = maotai['volume']

    plt.plot(x, y1, color='r',label='股票成交量', linewidth=2)

    plt.xlabel('日期',FontProperties=myfont,fontsize=15)

    plt.ylabel('成交量',FontProperties=myfont,fontsize=15)

    plt.title('股票成交量折线图',FontProperties=myfont,fontsize=15)

    plt.legend(prop=myfont)

    (6)绘制股票OHLC线图

    plt.figure(figsize=(12,8),dpi=80,num=4)

    myfont=matplotlib.font_manager.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\simsun.ttc')

    x= maotai['日期']

    plt.plot(x, maotai.loc[:,'open'], label='开盘价', linewidth=2)

    plt.plot(x, maotai.loc[:,'high'], label='最高价', linewidth=2)

    plt.plot(x, maotai.loc[:,'low'], label='最低价', linewidth=2)

    plt.plot(x, maotai.loc[:,'close'], label='收盘价', linewidth=2)

    plt.xlabel('日期',FontProperties=myfont,fontsize=15)

    plt.ylabel('价格/汇率',FontProperties=myfont,fontsize=15)

    plt.title('茅台股票OHLC线图',FontProperties=myfont,fontsize=15)

    plt.legend(prop=myfont)

    (7)绘制股票成交量线图

    df = ts.get_hist_data('600519',start='2019-01-01',end='2019-12-31',ktype='W')

    maotai_week = df.iloc[::-1]

    maotai_week['日期']=maotai_week.index

    maotai_week['日期'] = pd.to_datetime(maotai_week['日期'],infer_datetime_format=True)

    plt.figure(figsize=(12,8),dpi=80,num=4)

    myfont=matplotlib.font_manager.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\simsun.ttc')

    x= maotai_week['日期']

    y1 = maotai_week['volume']

    plt.plot(x, y1, color='r',label='股票成交量', linewidth=2)

    plt.xlabel('日期',FontProperties=myfont,fontsize=15)

    plt.ylabel('成交量',FontProperties=myfont,fontsize=15)

    plt.title('股票成交量线图(按周)',FontProperties=myfont,fontsize=15)

    plt.legend(prop=myfont)

    (8)绘制股票K线图 (数据每天变化趋势)

    import matplotlib.dates as mdates

    import mpl_finance as mpf

    df = ts.get_hist_data('600519',start='2019-01-01',end='2019-12-31')

    maotai = df.iloc[::-1]

    maotai['date']=maotai.index

    maotai['date'] = pd.to_datetime(maotai['date'])

    maotai_k = zip(mdates.date2num(maotai['date']),maotai['open'], maotai['close'],

    maotai['high'], maotai['low'])

    plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

    plt.figure(figsize=(12,8),dpi=80,num=4)

    # x= maotai['日期']

    ax = plt.axes(facecolor='#070707')

    # ax.xaxis_date()

    mpf.candlestick_ochl(ax, maotai_k, width=0.5,

    colorup='r', colordown = '#00ffff',

    alpha = 1)

    plt.title('茅台股票K线图',fontsize=15)

    ax.xaxis_date()

    plt.xticks(rotation=45)

    由于不是一次性打的代码,所以有些不连贯,大家操作的时候可以再继续进行精进。

    以上便是的内容,感谢大家的细心阅读,同时欢迎感兴趣的小伙伴一起讨论、学习,想要了解更多内容的可以看我的其他文章,同时可以持续关注我的动态~

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  • 内容要求可以基于tushare包的股票相关数据,进行分析、展示、对比。具体题目可以自行决定,项目需要有一定的复杂度和代码量。最后大作业提交至少三部分内容:小论文(包括介绍,设计,模型/算法,实现,结果说明/...

    课程大作业;内容要求可以基于tushare包的股票相关数据,进行分析、展示、对比。具体题目可以自行决定,项目需要有一定的复杂度和代码量。最后大作业提交至少三部分内容:小论文(包括介绍,设计,模型/算法,实现,结果说明/评估,结论)实现程序打包程序运行方法和主要函数/类说明每人独立完成,便于评分。评分方式(最终分数评定取二者最大值,可以选择不做大作业)平时作业40%,期末机考60%平时作业40%,期末机考40%,大作业20%截止日期12月26日12点

    ;# 环境安装 - 建议安装Anaconda包,会自动装好一些常用python库,访问 / 下载 - IDE可选择Anaconda里面附带的Jupyter Notebook、spyder IDE;Pycharm(pku邮箱可以注册教育账号免费使用)或者其他自己顺手的IDE

    # 参考材料1. tushare包,网址 /安装方式:在合适命令行中运行pip install tushare,例如安装了Anaconda后可以在Anaconda Prompt里执行命令2. pandas包,常用数据分析工具,anaconda中有不需要安装入门教程 /pandas-docs/stable/10min.html百度可以搜到中文翻译后的版本 10分钟pandas入门3. matplotlib,python常用作图工具,anaconda内附教程: https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/plt/;行情数据变动的可视化展示大盘行情与宏观经济数据的相关性分析爬取tushare数据,存入本地数据库中,仿照tushare的形式提供一套接口,或者对爬取的数据进行可视化或者是统计分析;学生已提交大作业;基于tushare和matplotlib实时绘制股票分时走势图;高频交易与捕捉市场微观结构--刻画 瞬时 买卖双方的力量 买卖双方的力量;对价格区间的进一步解构。子图一是真实交易价格的变动,子图二是上图中价格区间的最高值减最低值得到的价格区间长度。我们将区间长度分解成买卖两侧,即子图三和四,用以刻画买卖价格区间偏离上一时间段成交价格的偏离程度。偏离大也可以说明买(卖)的市场力量较大。;利用Python 和股票数据可视化解析行业典型企业的经营情况;SimpleStock——一种股票可视化及分析程序的开发与应用;用NumPy的多项式拟合功能将其拟合为10次多项式??从而预测股票的下次收盘价格。同时,程序会输出该只股票100天来实际走势、拟合函数走势和未来3天预测价格的变动图线;基于Python的货币供应变化与股票涨跌相关性关系及可视化的简单研究

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  • 补充:数据可视化Python数据可视化工具matplotlib 上次的笔记记录了数据采集与爬虫相关的知识,这次的笔记是对上次的笔记的补充,记录了与数据可视化相关的内容和关于python数据可视化工具。 首先需要提到一个...

    补充:数据可视化和Python数据可视化工具matplotlib

    上次的笔记记录了数据采集与爬虫相关的知识,这次的笔记是对上次的笔记的补充,记录了与数据可视化相关的内容和关于python的数据可视化工具。
    首先需要提到一个问题,什么是数据可视化?
    举个例子,如果有一篇1000字的文章,翻来覆去都在描述两种事物之间的关系。读者对于这种长篇的文章是非常容易觉得枯燥乏味读不下去,但是如果把这段文章转换成导图的方式描述出来,可能读者对于描述的关系更加一目了然。也就是说导图的方式能让读者更直观的看到事物间关系等,那么数据可视化是一样的道理。

    数据可视化旨在借助于图形化手段,将数据以视觉形式来呈现,清晰有效地传达与沟通信息,帮助人们理解数据中蕴藏的规律和现象。
    数据可视化可以是静态的或交互的。几个世纪以来,人们一直在使用静态数据可视化,如图表和地图。交互式的数据可视化则相对更为先进:人们能够使用电脑和移动设备深入到这些图表和图形的具体细节,然后用交互的方式改变他们看到的数据及数据的处理方式。

    数据可视化的作用与意义:
    数据可视化将大量的高纬度繁琐数据以一种直观的图表的形式展现出来,使得数据在阅读方面变得极为便捷,使数据更加客观、更具说服力。
    数据可视化可以帮助我们分析海量数据中所存在的潜在价值和规律。
    数据可视化是数据挖掘的关键辅助工具,可以使人清晰的理解数据,从而调整我们的分析方法。

    数据可视化的应用场景:
    金融,股票;公司财务;医学;统计分析;自然科学等

    数据可视化的常用工具:
    可视化在线分析平台:Plotly
    基于编程语言实现的工具:Processing,matplotlib,R,pyecharts
    基于JavaScript实现的工具:Chart.js,Echarts,D3.js,flot
    函数公式数据可视化功能:wolframalpha,Tangle,seaborn

    1.Plotly:
    Plotly 是一款用来做数据分析和可视化的在线平台,功能非常强大,可以在线绘制很多图形比如条形图、散点图、饼图、直方图等等。而且还是支持在线编辑,以及多种语言python、javascript、matlab、R等许多API。它在python中使用也很简单,直接用pip install plotly就可以了

    2.matplotlib
    matplotlib是Python提供的数据可视化库之一。
    专门用于开发2D图表(包括3D图表)。
    以渐进、交互式方式实现数据可视化。
    图像结构:
    在这里插入图片描述
    注:图片源自官网。

    基本操作流程:
    导包 import matplotlib.pyplot as np
    创建画布,设置画布属性 plt.figure(figsize,dpi)
    绘图 plt.plot()
    plot为折线图,可以绘制多个图,可以使用不同的图形。
    显示图例 plt.lengend()
    添加刻度 plt.xtickets()
    显示网格 plt.grid()
    保存图片 plt.savefig()
    显示图片 plt.show()

    3.seaborn
    seaborn是一种基于matplotlib的图形可视化工具。它提供了一种高度交互式界面,便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。同时它能高度兼容NumPy与Pandas数据结构。seaborn比matplotlib更加容易使用,而且图例的风格更加现代化,更为美观。但是,相对于matplotlib更为灵活,在制作复杂度较高的图形时更有优势。
    seaborn与matplotlib区别:
    seaborn的底层是基于matplotlib的,他们的差异有点像在点餐时选套餐还是自己点的区别:matplotlib是独立点菜,可能费时费心但最后上桌的菜全是特别适合自己的;seaborn是点套餐,特别简单,一切都是配好的,虽然省时省心,但可能套餐里总有些菜是不那么合自己口味的。
    seaborn是用户把自己常用到的可视化绘图过程进行了函数封装,形成的一个“快捷方式”,seaborn的代码更简洁,可以用一行代码实现一个清晰好看的可视化输出。但是他有一个缺点:定制化能力会比较差,只能实现固化的一些可视化模板类型;matplotlib是可以实现高度定制化绘图的,高度定制化可以让你获得最符合心意的可视化输出结果,但也因此需要设置更多的参数,因而代码更加复杂一些。

    4.Echarts
    Echarts是一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,提供了常规的折线图、柱状图、散点图、饼图、K线图,用于统计的盒形图,用于地理数据可视化的地图、热力图、线图,用于关系数据可视化的关系图、treemap、旭日图,多维数据可视化的平行坐标,还有用于 BI 的漏斗图,仪表盘,并且支持图与图之间的混搭。

    5…pyecharts
    pyecharts是一个Python中用于生成 Echarts 图表的类库,可以使得Echart和Python进行很好的对接。

    数据可视化的流程:
    1.需求分析:
    业务场景分析。
    明确可视化图形的需求。
    确定可视化的任务。
    2.数据分析:
    对数据进行细致解读,分析数据的特点:数据的维度、数据的分布、值的区间和数据之间的联系等。
    根据数据的特点确定设计思路。
    3.匹配图形:
    根据可视化的任务和数据的特点选择能的图形。
    4.确定风格:
    选择与业务场景相匹配的图形风格。
    5.优化图形:
    将数据绘制到图形各个维度上,不断调整至合理。
    修改图形的颜色、图例、坐标等参数,让图形更易看懂。
    6.效果测试:
    是否达到预期效果。
    是否满足业务需求。
    主题风格、颜色是否和场景匹配。
    图形是否清晰易懂。

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  • python股票可视化分析.docx
  • python实现股票历史数据可视化分析

    千次阅读 多人点赞 2021-02-08 20:13:45
    投资有风险,选择需谨慎。...2 pyecharts实现数据可视化 2.1 导入库 2.2 初始化画布 2.3 根据需要传入关键性数据并画图 2.4 将生成的文件形成HTML代码并下载 2.5 完整代码展示 3 结果展示 ..

    投资有风险,选择需谨慎。 股票交易数据分析可直观股市走向,对于如何把握股票行情,快速解读股票交易数据有不可替代的作用!

    目录

    1 数据预处理

    1.1 股票历史数据csv文件读取

    1.2 关键数据——在csv文件中选择性提取“列”

    1.3 数据类型转换

    1.4 数据按列提取并累加性存入列表

    2 pyecharts实现数据可视化

    2.1 导入库

    2.2 初始化画布

    2.3 根据需要传入关键性数据并画图

    2.4 将生成的文件形成HTML代码并下载

    2.5 完整代码展示

    3 结果展示


    1 数据预处理

    1.1 股票历史数据csv文件读取

    import pandas as pd
    import csv
    df = pd.read_csv("/home/kesci/input/maotai4154/maotai.csv")

    1.2 关键数据——在csv文件中选择性提取“列”

    df_high_low = df[['date','high','low']]

    1.3 数据类型转换

    df_high_low_array = np.array(df_high_low)
    df_high_low_list =df_high_low_array.tolist()

    1.4 数据按列提取并累加性存入列表

    price_dates, heigh_prices, low_prices = [], [], []
    for content in zip(df_high_low_list):
        price_date = content[0][0]
        heigh_price = content[0][1]
        low_price = content[0][2]
        price_dates.append(price_date)
        heigh_prices.append(heigh_price)
        low_prices.append(low_price)

     

    2 pyecharts实现数据可视化

    2.1 导入库

    import pyecharts.options as opts
    from pyecharts.charts import Line

    2.2 初始化画布

    Line(init_opts=opts.InitOpts(width="1200px", height="600px"))

    2.3 根据需要传入关键性数据并画图

        .add_yaxis(
            series_name="最低价",
            y_axis=low_prices,
            markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(
                data=[opts.MarkPointItem(value=-2, name="周最低", x=1, y=-1.5)]
            ),
            markline_opts=opts.MarkLineOpts(
                data=[
                    opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值"),
                    opts.MarkLineItem(symbol="none", x="90%", y="max"),
                    opts.MarkLineItem(symbol="circle", type_="max", name="最高点"),
                ]
            ),
        )
    tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis"),
    toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True),
    xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category", boundary_gap=True)

    2.4 将生成的文件形成HTML代码并下载

    .render("HTML名字填这里.html")

    2.5 完整代码展示

    import pyecharts.options as opts
    from pyecharts.charts import Line
    
    (
        Line(init_opts=opts.InitOpts(width="1200px", height="600px"))
        .add_xaxis(xaxis_data=price_dates)
        .add_yaxis(
            series_name="最高价",
            y_axis=heigh_prices,
            markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(
                data=[
                    opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值"),
                    opts.MarkPointItem(type_="min", name="最小值"),
                ]
            ),
            markline_opts=opts.MarkLineOpts(
                data=[opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值")]
            ),
        )
        .add_yaxis(
            series_name="最低价",
            y_axis=low_prices,
            markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(
                data=[opts.MarkPointItem(value=-2, name="周最低", x=1, y=-1.5)]
            ),
            markline_opts=opts.MarkLineOpts(
                data=[
                    opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值"),
                    opts.MarkLineItem(symbol="none", x="90%", y="max"),
                    opts.MarkLineItem(symbol="circle", type_="max", name="最高点"),
                ]
            ),
        )
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="茅台股票历史数据可视化", subtitle="日期、最高价、最低价可视化"),
            tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis"),
            toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True),
            xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category", boundary_gap=True),
        )
        .render("everyDayPrice_change_line_chart2.html")
    )
    

    3 结果展示


    感谢阅读

    END

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  • python数据可视化

    2018-11-21 16:39:17
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