对比股票趋势图，留下相似度高的，使用python代码，直接写代码

好的，首先我们需要获取股票的历史数据，这通常可以通过调用金融数据接口或者爬取网页获取。假设我们已经获取了两只股票的历史数据，并将其存储在两个列表中，分别为 `stock_1` 和 `stock_2`。

我们可以使用 Python 的 `numpy` 库来计算两个列表的相关性。首先，我们需要导入 `numpy` 库：

import numpy as np

然后，我们可以使用 `numpy` 库中的 `corrcoef` 函数来计算两个列表的相关性：

correlation = np.corrcoef(stock_1, stock_2)[0, 1]

这个函数会返回一个矩阵，矩阵的中间值即为两个列表的相关性。

最后，我们可以使用一个条件语句来判断两个股票的相关性是否达到了我们设定的阈值：

if correlation > threshold:
    print("两只股票具有较高的相关性")
else:
    print("两只股票具有较低的相关性")

希望这些信息能帮到你。