2023年6月30日发(作者：)

python⾦融可视化_Python数据分析：⾦融数据可视化前⾔在⽇常⼯作和⽣活中，我们经常会有对海量数据进⾏分析的需求，希望能够分析这些数据并且使⽤图表进⾏展⽰。本⽂主要讲利⽤Python进⾏数据分析，对⾦融数据可视化处理。知识点：matplotlibtushare库介绍MatplotlibMatplotlib 是⼀个 Python 的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境⽣成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib，开发者可以仅需要⼏⾏代码，便可以⽣成绘图，直⽅图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。tushareTushare是⼀个免费、开源的python财经数据接⼝包。主要实现对股票等⾦融数据从数据采集、清洗加⼯到 数据存储的过程，能够为⾦融分析⼈员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据，为他们在数据获取⽅⾯极⼤地减轻⼯作量，使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上。画GDP的柱状图将数据保存到list数据结构中 数据来源: 国家统计局⽹站In：list_year = []for x in range(2006,2018):list_(x)list_yearOut：[2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017]GDP列表数据list_gdp = [219438.50, 270232.30, 319515.50,349081.40, 413030.30, 489300.60, 540367.40,595244.40, 643974.00, 689052.10,744127.20, 827122.00]使⽤matplotlib画图import as plt# 画柱状图(list_year, list_gdp)# 标识标题及坐标轴信息('gdp amount from 2006 to 2017')('year')('gdp amount')()画上证指数折线图import tushare as tsimport as pltimport datetime# 使⽤tushare模块的get_hist_data()⽅法获取上证指数从2017年10⽉到2017年12⽉的历史⾏情数据：date = _hist_data('sh',start='2017-10-01',end='2017-12-01').sort_index()()# date['close']# datetime数据格式的转换 list_tradedate = () # list_tradeday list_tradedate1 = [] for date in list_tradedate:dt_tradedate = me( str(date), '%Y-%m-%d') list_(dt_tradedate)list_closeprice = date['close'].tolist() # list_closeprice# 先确认画框⼤⼩，再作图 (figsize=(12,8)) # 画折线图 (list_tradedate1, list_closeprice) ('Shanghai stockexchange index') ('trade date') ('close price') ()画中国2017年GDP的构成饼图# 数据来源：新闻报道 gdp_2017 = { 'primary industry' : 65468, 'secondary industry' : 334623, 'tertiary industry' : 427032 }# 分别取出 gdp类别列表 和 gdp值列表 labels = gdp_() values = gdp_()# (figsize-(6,6)) # 画饼图 # startangle表⽰饼图的起始⾓度 (values, labels=labels, autopct='%.1f%%',startangle=90 ) # 设置样式 ('equal') # 显⽰图例 () ()总结以上通过⼀些简单的⽰例，利⽤tushare获取⼀些数据，使⽤matplotlib对数据分析可视化处理。后⾯继续深⼊利⽤Python进⾏数据分析。本⽂讲解了分析⽹页，解析⽹页，字符串编码转换，读取数据，数据统计，绘制柱状图。