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
2023年6月7日 · 结合Python强大的数据分析和可视化工具，可以提供全面、准确的市场洞察和投资决策支持，为投资者和交易员带来更好的交易体验和投资回报。 二、大数据分析设计方案. 下载老师提供的数据集，导入并理解数据集，观察数据集属性，经过数据清洗得到全新的数据集用于数据分析与可视化，用数据可视化分析股票股价趋势，股价的分布和股票之间的联系与对比。 三、 …
更多内容请点击：Python数据分析实例－股票数据可视化 - 知乎 推荐文章