python收盘价线型图代码

以下是利用Python的matplotlib库和pandas库绘制股票收盘价变动图像的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_excel('C:\\Users\\hh\\Desktop\\第六章及实验报告1的数据\\399011.xlsx', index_col=0, parse_dates=[0])

# 绘制收盘价变动图像
plt.plot(data)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.title('399011股票收盘价变动图像', fontsize=18)
plt.xlabel('时间', fontsize=18)
plt.ylabel('收盘价', fontsize=18)
plt.legend()
plt.show()

其中，`read_excel()`函数用于读取Excel文件中的数据，`plot()`函数用于绘制折线图，`title()`函数用于设置图像标题，`xlabel()`和`ylabel()`函数用于设置坐标轴标签，`legend()`函数用于显示图例，`show()`函数用于显示图像。

相关问题

python股票收盘价预测代码

这是一个简单的使用线性回归模型预测股票收盘价的 Python 代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 提取特征和标签
X = data.drop(['Close'], axis=1)
y = data['Close']
# 初始化线性回归模型
model = LinearRegression()
# 拟合模型
model.fit(X, y)
# 预测收盘价
predict = model.predict([[feature1, feature2, ...]])
print(predict)

其中，`stock_data.csv` 是股票历史数据的 CSV 文件，包含多个特征列和一个收盘价标签列；`feature1, feature2, ...` 是待预测的特征值。在实际应用中，可以根据需要调整特征和模型参数，例如使用多项式回归模型、加入更多特征等等。

python收盘价对比

根据提供的引用内容，我们可以使用Python对收盘价进行比较。可以使用pandas库来读取csv文件，并使用matplotlib库来绘制图表。下面是一个示例代码，演示了如何使用Python绘制收盘价的比较图表：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取csv文件
filename = 'D:\\work\\data\\ch9\\6007852019-06-012020-01-31.csv'
df = pd.read_csv(filename, encoding='gbk', index_col=0)

# 绘制收盘价对比图表
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
df['Close'].plot(color="green", label='收盘价')
# 这里可以添加其他对比的收盘价数据，例如df['Close2']，df['Close3']等

plt.legend(loc='best')  # 绘制图例
ax.grid(True)  # 带网格线
plt.title("收盘价对比图表")
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(), rotation=30)
plt.show()

以上代码会绘制一个收盘价对比图表，其中收盘价的数据从提供的csv文件中获取。你可以根据需要，修改代码中的文件路径和列名，来适应你的数据。