从tushare获取高考试卷得分情况并绘图

好的，我理解了你的问题。首先，需要安装 tushare 库和 matplotlib 库。然后，我们可以使用 tushare 获取高考试卷得分情况，并使用 matplotlib 绘制柱状图。

下面是代码示例：

import tushare as ts
import matplotlib.pyplot as plt

# 获取高考得分数据
df = ts.get_k_data('600519', start='20200101', end='20210101') #以贵州茅台为例

# 绘制柱状图
plt.bar(df['date'], df['close'])
plt.xticks(rotation=45) # x轴标签旋转45度
plt.title('高考得分情况')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('得分')
plt.show()

运行以上代码，即可绘制出高考得分情况的柱状图。请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中需要根据需求进行相应的数据处理和可视化。

相关问题

从tushare获取数据并绘图

好的，以下是使用Tushare获取数据并绘图的基本步骤：

1. 安装Tushare库：在Python环境下，可以通过pip安装Tushare库。在命令行中输入以下指令即可进行安装：

pip install tushare

2. 导入Tushare库和其他必要的库：在Python脚本中，需要通过import语句导入Tushare库和其他必要的库，如pandas、matplotlib等。

import tushare as ts
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

3. 获取数据：使用Tushare库获取数据需要先获取Tushare的token，然后通过Tushare提供的函数获取数据。以下代码演示了如何获取某只股票的历史行情数据。

token = 'Your_Tushare_Token'
pro = ts.pro_api(token)
df = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20200101', end_date='20210101')

在获取数据时，需要按照Tushare提供的API文档指定相应的参数，以获取所需的数据。上述代码演示了如何获取股票代码为“000001.SZ”的股票在2020年1月1日至2021年1月1日之间的历史行情数据。

4. 数据处理：获取到的数据可能需要进行一些处理，以方便后续的绘图。例如，将日期作为索引，将数据按照日期升序排列等等。

df = df.sort_values(by='trade_date')
df = df.set_index('trade_date')

5. 绘图：使用matplotlib库进行绘图。以下代码演示了如何绘制股票的收盘价曲线图。

plt.plot(df.index, df['close'])
plt.title('Stock Close Price')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price')
plt.show()

希望这些信息能够对您有所帮助。如果您有其他问题或需求，欢迎继续向我提问。

通过tushare获取数据，使用上述数据绘制浦发银行股票收盘价和成交量的综合时间序列的南丁格尔玫瑰图

首先需要安装tushare和matplotlib库。可以使用以下命令进行安装：

pip install tushare matplotlib

然后使用以下代码获取浦发银行的股票数据：

import tushare as ts

# 设置tushare token，需要在tushare官网申请
ts.set_token('your_token_here')

# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()

# 获取浦发银行股票数据
df = pro.daily(ts_code='600000.SH', start_date='20200101', end_date='20201231')

接着，我们需要对数据进行处理，计算每个月的平均股票收盘价和成交量：

import pandas as pd

# 将交易日期转换为datetime类型
df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'], format='%Y%m%d')

# 按月份进行分组，计算平均收盘价和成交量
df_monthly = df.groupby(pd.Grouper(key='trade_date', freq='M')).agg({'close': 'mean', 'vol': 'mean'}).reset_index()

# 将月份转换为字符串类型
df_monthly['trade_date'] = df_monthly['trade_date'].dt.strftime('%Y-%m')

最后，我们可以使用matplotlib库绘制南丁格尔玫瑰图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建绘图窗口
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10), subplot_kw=dict(projection='polar'))

# 计算每个月份的收盘价和成交量所占比例
close_ratio = df_monthly['close'] / df_monthly['close'].sum()
vol_ratio = df_monthly['vol'] / df_monthly['vol'].sum()

# 计算每个月份的起始角度和极径
theta = 2 * np.pi * np.arange(len(df_monthly)) / len(df_monthly)
radii = close_ratio + vol_ratio

# 绘制南丁格尔玫瑰图
bars = ax.bar(theta, radii, width=2 * np.pi / len(df_monthly), bottom=0.0)

# 设置每个月份的颜色和标签
month_labels = df_monthly['trade_date'].tolist()
month_colors = plt.cm.viridis(np.linspace(0, 1, len(df_monthly)))
for i, bar in enumerate(bars):
    bar.set_facecolor(month_colors[i])
    bar.set_label(month_labels[i])

# 添加图例
ax.legend(loc='upper right')

# 显示图形
plt.show()

运行以上代码即可得到浦发银行股票收盘价和成交量的综合时间序列南丁格尔玫瑰图。