Python金融数据分析与挖掘（微课版） 课件 7-3.股票价、量走势图的绘制.pptx

第7章基础案例案例介绍绘图数据计算绘图及图形保存

案例介绍第7章本案例主要介绍股票日收盘价格、成交量的走势图以及月交易量分布饼图的绘制技能，并进一步介绍了子图的绘制方法。股票代码交易日期收盘价交易量6000002017-01-0316.3162371256000002017-01-0416.33296587346000002017-01-0516.3264376466000002017-01-0616.18171955986000002017-01-0916.2149087456000002017-01-1016.1979967566000002017-01-1116.169193332……（1）绘制股票代码600000日期为2017年1月3日—2017年1月20日的收盘价格走势图。（2）绘制股票代码600000日期为2017年1月3日—2017年1月24日的交易量柱状图。（3）计算股票代码600000，2017年1月—11月的交易量，并绘制其饼图。（4）将以上的价格走势图、柱状图、饼图在同一个figure上以子图的形式绘制出来。任务如下：

绘图数据计算第7章importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdata=pd.read_excel(trd.xlsx)dt=data.loc[data[股票代码]==600000,[交易日期,收盘价,交易量]]I1=dt[交易日期].values=2017-01-03I2=dt[交易日期].values=2017-01-20dta=dt.iloc[I1I2,:]y1=dta[收盘价]x1=range(len(y1))I3=dt[交易日期].values=2017-01-03I4=dt[交易日期].values=2017-01-24dta=dt.iloc[I3I4,:]y2=dta[交易量]x2=range(len(y2))D=np.zeros((11))list1=list()forminrange(11):m=m+1ifm10:m1=2017-0+str(m)+-01m2=2017-0+str(m)+-31mon=0+str(m)else:m1=2017-+str(m)+-01m2=2017-+str(m)+-31mon=str(m)I1=dt[交易日期].values=m1I2=dt[交易日期].values=m2D[m-1]=dt.iloc[I1I2,[2]].sum()[0]list1.append(mon)

绘图及图形保存第7章1．股票价格走势图绘制plt.figure(1)plt.plot(x1,y1)plt.xlabel(u日期,fontproperties=SimHei)plt.ylabel(u收盘价,fontproperties=SimHei)plt.title(u收盘价走势图,fontproperties=SimHei)plt.savefig(1)

绘图及图形保存第7章2．交易量分布柱状图plt.figure(2)plt.bar(x2,y2)plt.xlabel(u日期,fontproperties=SimHei)plt.ylabel(u交易量,fontproperties=SimHei)plt.title(u交易量趋势图,fontproperties=SimHei)plt.savefig(2)

绘图及图形保存第7章3.月交易量分布饼图plt.figure(3)plt.pie(D,labels=list1,autopct=%1.2f%%)#保留小数点后两位plt.title(u月交易量分布图,fontproperties=SimHei)plt.savefig(3)

绘图及图形保存第7章4．收盘价走势图、交易量分布图和月交易量饼图组成的3×1子图plt.figure(4)plt.figure(figsize=(14,6))plt.subplot(1,3,1)plt.plot(x1,y1)plt.xlabel(u日期,fontproperties=SimHei)plt.ylabel(u收盘价,fontproperties=SimHei)plt.title(u收盘价走势图,fontproperties=SimHei)plt.subplot(1,3,2)plt.bar(x2,y2)plt.xlabel(u日期,fontproperties=SimHei)plt.ylabel(u交