import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np import tushare as ts pro = ts.pro_api('68055e3ab5b3a9b50c8fef138c44546dbd25bea5474439a22134df3d') start_date = '20180510' end_date = '20201030' code_list = ['000568.SZ', '000858.SZ', '600519.SH', '600809.SH', '002304.SZ'] for i in code_list: df = pro.daily(ts_code=i, start_date=start_date, end_date=end_date) df = df[['ts_code','trade_date','close']] df.to_csv(f'{i}.csv',encoding='gbk') df1 = pd.read_csv('000568.SZ.csv') df2 = pd.read_csv('000858.SZ.csv') df3 = pd.read_csv('600519.SH.csv') df4 = pd.read_csv('600809.SH.csv') df5 = pd.read_csv('002304.SZ.csv') df=pd.concat([df1,df2,df3,df4,df], ignore_index=True) df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'], format='%Y%m%d') df['close'] = df['close'].astype(float) df = df.set_index('trade_date') returns1 = df.loc[df['ts_code'] == '000568.SZ', 'close'].pct_change() returns2 = df.loc[df['ts_code'] == '000858.SZ', 'close'].pct_change() returns3 = df.loc[df['ts_code'] == '600519.SH', 'close'].pct_change() returns4 = df.loc[df['ts_code'] == '600809.SH', 'close'].pct_change() returns5 = df.loc[df['ts_code'] == '002304.SZ', 'close'].pct_change() returns = 0.32 * returns1 + 0.15 * returns2 + 0.10 * returns3 + 0.18 * returns4 + 0.25 * returns5

你的代码是用于计算不同股票的加权平均收益率的。其中，代码列表中包含了5只股票，分别是 '000568.SZ', '000858.SZ', '600519.SH', '600809.SH', '002304.SZ'，每只股票的交易数据都是从 '20180510' 到 '20201030' 的。代码首先通过 tushare 库获取每只股票的交易数据，并将其保存到相应的 csv 文件中。接着，代码使用 pandas 库将这些 csv 文件读取到 DataFrame 中，并将这些 DataFrame 合并到一起。最后，代码计算了每只股票的收益率，并按照一定的权重对这些收益率进行加权平均。

相关问题

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt

当你在 Python 中使用 `import pandas as pd`, `import numpy as np`, 和 `import matplotlib.pyplot as plt` 这些语句时，你是在导入几个非常流行的数据分析和可视化库：

1. **pandas**: pandas 是一个强大的数据处理库，常用于数据清洗、整理、分析和操作。它提供了 DataFrame 对象，这是用于存储表格型数据的主要数据结构，以及 Series 对象，类似一维数组，非常适合进行数据操作和分析。

2. **numpy**: numpy 是科学计算的基础库，主要专注于高效地处理大型数组和矩阵运算，提供了大量的数学函数和工具，是其他许多数据处理库的基础。

3. **matplotlib.pyplot**: matplotlib 是一个绘图库，通过 `pyplot` 模块提供了一个简单的接口来创建各种图表，包括线图、柱状图、散点图等。它是 Python 最常用的绘图工具之一。

有了这三者，你可以方便地处理数据、执行数值计算，并将结果以可视化的方式呈现出来。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt

这三个库都是Python中常用的数据分析和可视化库。其中，NumPy是Python中用于科学计算的基础库，提供了高性能的多维数组和矩阵计算功能。Pandas是基于NumPy的一个数据处理库，提供了高效的数据结构和数据分析工具。Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一，提供了各种绘图工具和图表类型，可以用于生成各种静态和动态的图表。

以下是一个简单的例子，展示如何使用这三个库绘制一个柱状图：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据
bar_positions = [1, 2, 3, 4]
bar_heights = [1, 2, 3, 4]

# 绘制柱状图
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(np.arange(len(bar_positions)), bar_heights)

# 设置x轴标签
ax.set_xticks(np.arange(len(bar_positions)))
ax.set_xticklabels(bar_positions)

# 设置y轴标签
ax.set_ylabel('Bar Heights')

# 设置图表标题
ax.set_title('A Simple Bar Chart')

# 显示图表
plt.show()