import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd lck = pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator.WIN7-1609081359\Desktop\平安银行.xlsx') # 模拟数据 x=['交易日期'] y = ['成交量(万股)'] # 绘制图 def fun(x): return 0.01 * x ** 2 - np.sin(x) x = np.arange(-20.0, 20.0, 0.01) y = fun(x) plt.plot(x,y) plt.title('6月1号到6月5号的股票数据') plt.show()优化这个代码,使它输出1到5号的成交量图表
时间: 2024-04-28 18:23:12 浏览: 16
根据提供的代码,可以看出数据来源为Excel文件,需要先读取相应日期的成交量数据,再进行绘图。以下是优化后的代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator.WIN7-1609081359\Desktop\平安银行.xlsx')
# 筛选6月1号到6月5号的数据
df = df[(df['交易日期'] >= '2021-06-01') & (df['交易日期'] <= '2021-06-05')]
x = df['交易日期']
y = df['成交量(万股)']
# 绘制图
plt.plot(x, y)
plt.title('6月1号到6月5号的股票成交量')
plt.xlabel('交易日期')
plt.ylabel('成交量(万股)')
plt.show()
```
优化后的代码中,首先读取Excel文件,然后通过筛选操作获取6月1号到6月5号的数据,最后将日期作为x轴,成交量作为y轴绘制图表。