数据可视化：给出“纺织服装设备20241015”股票的气泡图代码（通过气泡图，查看纺织服装设备类股票查看不同股票数量不同股票由气泡的颜色区分，现价通过气泡大小区分，气泡越大，表明想现价越高，并在图像旁给出图例，例如红色代表某某股票），股票数据已存放在c盘：20241015

为了制作一个显示"纺织服装设备20241015"股票气泡图的Python代码示例，我们可以使用matplotlib库，它非常适合创建这类图表。假设我们有CSV文件存储了股票数据，以下是创建气泡图的基本步骤：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable

# 假设数据在C:\data\stock_data.csv 文件中，需要先读取数据
stock_df = pd.read_csv(r'C:\data\stock_data_20241015.csv')

# 检查数据是否存在和结构是否正确
if 'StockName', 'Price', 'Quantity' not in stock_df.columns:
    print("数据文件格式错误或缺少必要的列")
else:
    # 将数据整理成适合画图的格式
    df_grouped = stock_df.groupby('StockName').agg({'Price': 'mean', 'Quantity': 'sum'})
    
    # 创建气泡图
    fig, ax = plt.subplots()
    sizes = df_grouped['Price'].values / 1000  # 将价格转化为更易识别的尺度（比如千元）
    colors = df_grouped.index.map(lambda x: 'red' if x == '某股票名称' else 'blue')  # 根据指定的股票名颜色区分

    ax.scatter(df_grouped['Quantity'], sizes, s=sizes, c=colors)  # 气泡大小对应现价，颜色区分股票
    ax.set_xlabel('股票数量')
    ax.set_ylabel('现价（千元）')
    ax.set_title('纺织服装设备类股票气泡图')

    # 添加图例
    divider = make_axes_locatable(ax)
    legend_ax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.1)
    legend_ax.legend([plt.Rectangle((0, 0), 1, 1, fc=color) for color in ['red', 'blue']], 
                    ['某股票名称', '其他股票'], loc='upper center')

    # 显示图例
    ax.add_artist(legend_ax)

    plt.show()