import urllib3 import pandas as pd import os def download_content(url): http = urllib3.PoolManager() response = http.request("GET", url) response_data = response.data html_content = response_data.decode() return html_content def save_excel(): html_content = download_content("http://fx.cmbchina.com/Hq/") cmb_table_list = pd.read_html(html_content) cmb_table_list[1].to_excel("Bit&Yanan.xlsx") def main(): save_excel() if name == 'main': main() os.startfile("Bit&Yanan.xlsx") import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 rapx = (114.4936096 - 112.6832583)/50 rapy = (23.87839806 - 22.49308313)/50 minx = 112.6832583+rapx2 maxx = 114.4936096+rapx2 miny = 22.49308313 maxy = 23.87839806 data = pd.read_excel("Bit&Yanan.xlsx") print(data.head()),继续完成用matpllotlib绘制图

时间: 2023-06-26 08:08:56 浏览: 44
表的任务,可以先对数据进行处理,然后绘制想要的图形。以下是一个简单的例子: ```python # 数据处理 filtered_data = data[(data['货币名称'] == '美元') & (data['中行折算价'] != '-')] usd_data = filtered_data[['发布日期', '中行折算价']] usd_data['发布日期'] = pd.to_datetime(usd_data['发布日期'], format='%Y-%m-%d') usd_data['中行折算价'] = usd_data['中行折算价'].astype(float) # 绘图 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6)) ax.plot(usd_data['发布日期'], usd_data['中行折算价']) ax.set_xlabel('日期') ax.set_ylabel('汇率') ax.set_title('中国银行美元汇率走势') plt.show() ``` 这段代码将中国银行网站上的美元汇率数据下载下来,并使用 pandas 进行处理。最后使用 matplotlib 绘制出美元汇率走势图。你可以根据自己的需求修改代码,实现不同的图形效果。
相关问题

import urllib3 import pandas as pd import os def download_content(url): http = urllib3.PoolManager() response = http.request("GET", url) response_data = response.data html_content = response_data.decode() return html_content def save_excel(): html_content = download_content("http://fx.cmbchina.com/Hq/") cmb_table_list = pd.read_html(html_content) cmb_table_list[1].to_excel("Bit&Yanan.xlsx") def main(): save_excel() if __name__ == '__main__': main() os.startfile("Bit&Yanan.xlsx") import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 rapx = (114.4936096 - 112.6832583)/50 rapy = (23.87839806 - 22.49308313)/50 minx = 112.6832583+rapx*2 maxx = 114.4936096+rapx*2 miny = 22.49308313 maxy = 23.87839806 data = pd.read_excel("Bit&Yanan.xlsx") print(data.head()),继续完成用

pandas和matplotlib库分析和展示数据的任务。 首先,我们可以查看一下读入数据后的前几行,使用`.head()`函数,例如`print(data.head())`。 接下来,你可以使用pandas库进行数据的筛选和处理,例如选取特定列、按照某列进行排序、按照某列筛选数据等等。具体使用方法可以参考pandas的官方文档或者各种在线教程。 最后,你可以使用matplotlib库绘制各种图表,例如折线图、散点图、柱状图等等,来展示数据的规律和趋势。同样的,matplotlib库的使用方法可以参考官方文档或者各种在线教程。需要注意的是,matplotlib库的绘图需要一定的数学基础和美学素养,因此建议在实际操作中结合各种案例和实践经验,不断提高自己的绘图技能。

帮我找一下这段代码的错误,并改正import urllib.parse import urllib.request def create_request(page): base_url = 'https://movie.douban.com/j/chart/top_list?type=5&interval_id=100%3A90&action=&' data = { 'start':(page - 1) * 20, 'limit':20 } data = urllib.parse.urlencode(data) url = base_url + data # print(url) headers = { # 'User - Agent': 'Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0;WOW64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, likeGecko) Chrome / 108.0.5359.95Safari / 537.36' 'User - Agent': 'Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0;WOW64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, likeGecko) Chrome / 108.0.5359.95Safari / 537.36' } request = urllib.request.Request(url=url,headers=headers) return request def get_content(request): response = urllib.request.urlopen(request) content = response.read().decode('utf-8') return content def down_load(page,content): with open ('douban_' + str(page) + '.json','w',encoding='utf-8') as fp: fp.write(content) if __name__ == '__main__': start_page = int (input('请输入开始的页码')) end_page = int (input('请输入结束的页码')) for page in range(start_page,end_page+1): # 每一页都有请求对象的定制 request = create_request(page) content = get_content(request) down_load(page,content)

该代码存在两个错误: 1. headers中的键名有空格,需要去掉空格。 2. down_load函数名错误,应为download。 改正后的代码如下: ```python import urllib.parse import urllib.request def create_request(page): base_url = 'https://movie.douban.com/j/chart/top_list?type=5&interval_id=100%3A90&action=&' data = { 'start': (page - 1) * 20, 'limit': 20 } data = urllib.parse.urlencode(data) url = base_url + data headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/108.0.5359.95 Safari/537.36' } request = urllib.request.Request(url=url, headers=headers) return request def get_content(request): response = urllib.request.urlopen(request) content = response.read().decode('utf-8') return content def download(page, content): with open('douban_' + str(page) + '.json', 'w', encoding='utf-8') as fp: fp.write(content) if __name__ == '__main__': start_page = int(input('请输入开始的页码')) end_page = int(input('请输入结束的页码')) for page in range(start_page, end_page + 1): request = create_request(page) content = get_content(request) download(page, content) ```

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import os.path import gzip import pickle import os import numpy as np import urllib url_base = 'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/' key_file = { 'train_img':'train-images-idx3-ubyte.gz', 'train_label':'train-labels-idx1-ubyte.gz', 'test_img':'t10k-images-idx3-ubyte.gz', 'test_label':'t10k-labels-idx1-ubyte.gz' } dataset_dir = os.path.dirname(os.path.abspath("_file_")) save_file = dataset_dir + "/mnist.pkl" train_num=60000 test_num=10000 img_dim=(1,28,28) img_size=784 def _download(file_name): file_path = dataset_dir+"/"+file_name if os.path.exists(file_path): return print("Downloading"+file_name+" ... ") urllib.request.urlretrieve(url_base + file_name,file_path) print("Done") def download_mnist(): for v in key_file.values(): _download(v) def _load_label(file_name): file_path = dataset_dir+ "/" +file_name print("Converting" + file_name +"to Numpy Array ...") with gzip.open(file_path,'rb') as f: labels = np.frombuffer(f.read(),np.uint8,offset=8) print("Done") return labels def _load_img(file_name): file_path=dataset_dir+"/"+file_name print("Converting"+file_name+"to Numpy Array ...") with gzip.open(file_path,'rb') as f: data = np.frombuffer(f.read(),np.uint8,offset=16) data = data.reshape(-1,img_size) print("Done") return data def _convert_numpy(): dataset = {} dataset['train_img'] = _load_img(key_file['train_img']) dataset['train_label'] = _load_label(key_file['train_label']) dataset['test_img'] = _load_img(key_file['test_img']) dataset['test_label'] = _load_label(key_file['test_label']) return dataset def init_mnist(): download_mnist() dataset = _convert_numpy() print("Creating pickle file ...") with open(save_file,'wb') as f: pickle.dump(dataset,f,-1) print("Done") if __name__ =='__main__': init_mnist()

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