金融数据可视化 描述 文件“600132202009.csv”中的数据为2020年9月至10月的数据，读取文件中的股票数据，依次按如下要求绘制图形，提交代码，并以附件形式上传绘制的图片。‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬ 1. 利用Python和Matplotlib绘制2020年9月收盘价线型图，为每个数据点加标识“*”。‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬

以下是Python示例代码，用于读取CSV文件中的数据，并绘制2020年9月的收盘价线型图：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 读取CSV文件中的数据
data = pd.read_csv('600132202009.csv')

# 获取2020年9月份的数据
data_sep = data[data['日期'].str.startswith('2020/09')]

# 绘制收盘价线型图
plt.plot(data_sep['收盘价'], '-*')

# 添加标题和坐标轴标签
plt.title('600132 Stock Closing Price in September 2020')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Closing Price')

# 显示图形
plt.show()

运行上述代码后，将会绘制出一张2020年9月收盘价的线型图，并在每个数据点上加上了标识“*”。如果需要保存生成的图形，可以使用`plt.savefig()`函数，例如：

plt.savefig('600132_stock_closing_price_sep2020.png')

这将会将生成的图形保存为PNG格式，并将其文件名设置为“600132_stock_closing_price_sep2020.png”。