Python数据可视化学习_案例1——利用线性图可视化股票的走势(附源文件)

初识matplotlib：

数据1：

数据2：

数据三：

数据四：

数据文件提取：

链接：https://pan.baidu.com/s/10NRKANd4rbyYwVV05_d9zA
提取码：hq84

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#-*- coding = utf-8 -*-
#@Time : 2020/5/30 19:38
#@Author : Chen
#@File : 可视化股票走势.py
#@Software : PyCharm

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

google = pd.read_csv('GOOGL_data.csv')
facebook = pd.read_csv('FB_data.csv')
apple = pd.read_csv('AAPL_data.csv')
amazon = pd.read_csv('AMZN_data.csv')
microsoft = pd.read_csv('MSFT_data.csv')

# 创建图形 
plt.figure(figsize=(16, 8), dpi=300)
# 绘图数据
#读取x的数据为date列，y的数据为close列，用google的数据，标签为Google
plt.plot('date', 'close', data=google, label='Google')
plt.plot('date', 'close', data=facebook, label='Facebook')
plt.plot('date', 'close', data=apple, label='Apple')
plt.plot('date', 'close', data=amazon, label='Amazon')
plt.plot('date', 'close', data=microsoft, label='Microsoft')
# 指定x轴和y轴的刻度
plt.xticks(np.arange(0, 1260, 40), rotation=70)
plt.yticks(np.arange(0, 1450, 100))
# 为y轴添加标题和标签
plt.title('Stock trend', fontsize=16)
plt.ylabel('Closing price in $', fontsize=14)
# 添加网格
plt.grid()
# 添加  说明解释
plt.legend()   
# 显示图表
plt.show()

缓慢进步