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、 …
2024年9月29日 · 通过收集并处理海量股票数据,运用数据挖掘技术提取关键特征,并结合可视化手段直观展示股票市场的动态变化。 在预测部分,本文采用多种机器学习算法构建预测模型,对股票未来走势进行预测,并通过实验验证了模型的有效性和准确性。
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