2021年6月14日 · 截至2020年10月末，投资者人数达1.74亿人，抛开炒股技术不讲，这么多的股票数据非常难找与统计，但我们能够使用网络爬虫爬取股票的各种详细数据，再将这些数据进行整理与分析。 更直观的观看股票的数据情况从而进行对比 数据来源 雪球网 爬虫设计方案
2020年9月29日 · 如何简洁高效地用数据(一般使用DataFrame)创建可视化？如何针对数据选择合适图表？如何有效地解释图表？本文会使用股票数据来回答以上几个问题。目录 导入、理解数据 数据清洗 数据分析与可视化 总结 1. 导入、理解数据
2022年3月9日 · 其中 Matplotlib 是大家入门数据分析的最基本可视化工具；Seaborn 实际上是 matplotlib 的一个封装，提供了很多统计分析的基本图表；Bokeh、Pygal、Plotly 和 Pyecharts 等功能相似，可以输出非常精美的可视化图表，尤其是 Plotly 和 Pyecharts ，均支持动态可交互效果，但代码相对复杂。 这些可视化库基本上都支持主流 Notebook 环境，Jupyter Notebook 和 …
2019年1月7日 · 本文将以股票行情数据为例，逐一、简要介绍如何使用这几个开源库获取数据并进行可视化。 在介绍使用Python的API获取数据之前，本文首先给出了根据股票涨跌驱动因素，广泛获取求证信息来源，如下面图1、2、3所示，很多网站提供了非结构化的数据（信息），如股票论坛，信息含量非常大，后期考虑使用网络爬虫爬取股票论坛评论数据，建立舆情指标，探讨群 …
2019年12月18日 · 在 basic 表中，我记录了 5000 支股票的基础信息：股票交易所、股票发行公司、股票代码，上部的两个布局需要这 5000 支股票的整体数据，即 5000 支股票昨日相较于前日的跌涨幅，5000 支股票的跌涨幅度的排名，作为一个客户端软件，我觉得一个操作所能
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