dates,close,open=np.loadtxt('SZZS_Day.csv', skiprows=2,delimiter=',', converters={0: lambda x:mdates.datestr2num(x.decode('utf-8'))}, usecols=(0,1,2), unpack=True) plt.plot_date(dates,open,color = 'g',marker = '3',linestyle = '-') plt.plot_date(dates,close,color = 'r',marker = '3',linestyle = '-',alpha = 0.3) # 可以一个图画两条线 plt.show()

这段代码可以用来读取并绘制股票数据的折线图，其中`SZZS_Day.csv`是一个包含股票每日数据的CSV文件。代码解释如下：

- `np.loadtxt`函数用于从CSV文件中读取数据，并将日期字符串转换为matplotlib中的日期格式。
- `plt.plot_date`函数用于绘制日期-数值折线图。其中，`dates`是日期数据，`open`和`close`分别是开盘价和收盘价数据，`color`参数设置线条颜色，`marker`参数设置数据点符号，`linestyle`参数设置线条样式，`alpha`参数设置线条透明度。
- `plt.show`函数用于显示绘制的图像。

需要注意的是，这段代码中使用了`matplotlib.dates.datestr2num`函数将日期字符串转换为matplotlib中的日期格式。如果你的日期格式与CSV文件中的不同，可能需要修改`converters`参数中的lambda函数来实现正确的转换。

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dates,close,open,High,Low=np.loadtxt('SZZS_Day.csv', skiprows=4,delimiter=',', converters={0: lambda x:mdates.datestr2num(x.decode('utf-8'))}, usecols=(0,1,2,3,4), unpack=True) plt.plot_date(dates,open,color = 'g',marker = '3',linestyle = '-',label = 'open') plt.plot_date(dates,close,color = 'r',marker = '3',linestyle = '-.',alpha = 0.3,label = 'close') plt.plot_date(dates,High,color = 'b',marker = '3',linestyle = '--',alpha = 0.2,label = 'High') plt.plot_date(dates,Low,color = 'y',marker = '3',linestyle = ':',alpha = 0.1,label = 'Low') plt.legend() plt.xlabel('Date') plt.xlabel('Price') plt.show()

这段代码使用了NumPy和Matplotlib库，从名为"SZZS_Day.csv"的文件中读取数据，并使用plot_date()函数将数据绘制成折线图。其中，dates表示日期，close表示收盘价，open表示开盘价，High表示最高价，Low表示最低价。每一个plot_date()函数调用表示绘制一个数据线，包括日期和对应的价格，使用不同的颜色、标记、线型和透明度进行区分。最后通过legend()函数显示图例，xlabel()和ylabel()函数设置x轴和y轴标签，并通过show()函数显示图形。

df = pd.read_csv('stock_comments_analyzed.csv', parse_dates=['created_time']) grouped = df['polarity'].groupby(df.created_time.dt.date) def BI_Simple_func(row): pos = row[row == 1].count() neg = row[row == 0].count() return (pos-neg)/(pos+neg) BI_Simple_index = grouped.apply(BI_Simple_func) def BI_func(row): pos = row[row == 1].count() neg = row[row == 0].count() bi = np.log(1.0 * (1+pos) / (1+neg)) return bi BI_index = grouped.apply(BI_func) sentiment_idx = pd.concat([BI_index.rename('BI'), BI_Simple_index.rename('BI_Simple')], axis=1) quotes = pd.read_csv('./data/sh000001.csv', parse_dates=['date']) quotes.set_index('date', inplace=True) sentiment_idx.index = pd.to_datetime(sentiment_idx.index) merged = pd.merge(sentiment_idx, quotes, how='left', left_index=True, right_index=True) merged.fillna(method='ffill', inplace=True) merged['BI_MA'] = merged['BI'].rolling(window=10, center=False).mean() merged['BI_Simple_MA'] = merged['BI_Simple'].rolling(window=10, center=False).mean() merged.to_csv('merged_sentiment_idx.csv')

这段代码是关于股票情绪指数的计算和处理，包括读取股票评论数据并按日期分组，定义了两个函数用于计算简单的情绪指数和 BI 指数，然后将这些指数与股票行情数据进行合并并计算移动平均数，最后将结果保存到 csv 文件中。其中，BI 指数是一种用于衡量市场情绪的指标，通过计算买方和卖方之间的力量平衡来反映市场的情绪状态。