dates,close,open,High,Low=np.loadtxt('SZZS_Day.csv', skiprows=4,delimiter=',', converters={0: lambda x:mdates.datestr2num(x.decode('utf-8'))}, usecols=(0,1,2,3,4), unpack=True) plt.plot_date(dates,open,color = 'g',marker = '3',linestyle = '-',label = 'open') plt.plot_date(dates,close,color = 'r',marker = '3',linestyle = '-.',alpha = 0.3,label = 'close') plt.plot_date(dates,High,color = 'b',marker = '3',linestyle = '--',alpha = 0.2,label = 'High') plt.plot_date(dates,Low,color = 'y',marker = '3',linestyle = ':',alpha = 0.1,label = 'Low') plt.legend() plt.xlabel('Date') plt.xlabel('Price') plt.show()
时间: 2023-12-31 21:03:39 浏览: 19
这段代码使用了NumPy和Matplotlib库,从名为"SZZS_Day.csv"的文件中读取数据,并使用plot_date()函数将数据绘制成折线图。其中,dates表示日期,close表示收盘价,open表示开盘价,High表示最高价,Low表示最低价。每一个plot_date()函数调用表示绘制一个数据线,包括日期和对应的价格,使用不同的颜色、标记、线型和透明度进行区分。最后通过legend()函数显示图例,xlabel()和ylabel()函数设置x轴和y轴标签,并通过show()函数显示图形。
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dates,close,open=np.loadtxt('SZZS_Day.csv', skiprows=2,delimiter=',', converters={0: lambda x:mdates.datestr2num(x.decode('utf-8'))}, usecols=(0,1,2), unpack=True) plt.plot_date(dates,open,color = 'g',marker = '3',linestyle = '-') plt.plot_date(dates,close,color = 'r',marker = '3',linestyle = '-',alpha = 0.3) # 可以一个图画两条线 plt.show()
这段代码可以用来读取并绘制股票数据的折线图,其中`SZZS_Day.csv`是一个包含股票每日数据的CSV文件。代码解释如下:
- `np.loadtxt`函数用于从CSV文件中读取数据,并将日期字符串转换为matplotlib中的日期格式。
- `plt.plot_date`函数用于绘制日期-数值折线图。其中,`dates`是日期数据,`open`和`close`分别是开盘价和收盘价数据,`color`参数设置线条颜色,`marker`参数设置数据点符号,`linestyle`参数设置线条样式,`alpha`参数设置线条透明度。
- `plt.show`函数用于显示绘制的图像。
需要注意的是,这段代码中使用了`matplotlib.dates.datestr2num`函数将日期字符串转换为matplotlib中的日期格式。如果你的日期格式与CSV文件中的不同,可能需要修改`converters`参数中的lambda函数来实现正确的转换。
prices_df = pd.read_csv('SH_A_339.csv',parse_dates=['trade_date'])
在 Pandas 中,使用 `pd.read_csv()` 函数读取 CSV 文件时,可以使用 `parse_dates` 参数将指定的列解析为 Pandas 中的日期时间格式。
例如,你可以使用以下代码将名为 `SH_A_339.csv` 的 CSV 文件中的 `trade_date` 列解析为 Pandas 中的日期时间格式:
```python
import pandas as pd
prices_df = pd.read_csv('SH_A_339.csv', parse_dates=['trade_date'])
```
在上面的代码中,我们使用 `pd.read_csv()` 函数读取名为 `SH_A_339.csv` 的 CSV 文件,并将 `parse_dates=['trade_date']` 参数传递给函数,以将 `trade_date` 列解析为 Pandas 中的日期时间格式。
需要注意的是,`parse_dates` 参数可以接受多个列名作为输入,以一次性将多个列解析为日期时间格式。如果你需要解析多个列,只需将列名作为列表传递给 `parse_dates` 参数即可。例如:
```python
import pandas as pd
prices_df = pd.read_csv('SH_A_339.csv', parse_dates=['trade_date', 'other_date'])
```
在上面的代码中,我们将 `trade_date` 和 `other_date` 列都解析为日期时间格式。
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