Python数据分析与可视化：股票实战

"该实验是关于Python数据分析与可视化的实践，目标是熟练使用numpy、matplotlib和pandas库。实验内容包括读取股票数据，统计最高价、最低价的极值，计算收盘价的中位数和方差，并利用matplotlib进行数据可视化，特别地，将成交量与其他价格数据分开在两个子图中展示。" 在Python中，数据分析和可视化是通过一些强大的库来实现的，如numpy、pandas和matplotlib。numpy提供了高效的数值计算功能，pandas则是一个强大的数据处理库，而matplotlib则是用于创建各种图形和图表的库。 1. numpy库： - 安装：`pip install numpy` - 读取数据：`numpy.loadtxt()`函数用于读取文本文件。例如，要读取csv文件中的特定列，可以设置`usecols`参数，如`numpy.loadtxt('data.csv', delimiter=',', usecols=(4, 5))`，这将读取第4列和第5列的数据。 - 计算极值：使用numpy的`amax()`和`amin()`函数，可以找出数据中的最大值和最小值。 - 计算极差：极差是最大值与最小值的差，可以通过`amax() - amin()`得到。 - 计算中位数：numpy的`median()`函数可以计算数据的中位数。 - 计算方差：使用numpy的`var()`函数计算数据的方差。 2. pandas库： - 安装：`pip install pandas` - 读取数据：`pandas.read_csv()`函数用于读取CSV文件，如`df = pandas.read_csv('data.csv')`，并将数据存储在一个DataFrame对象中。 - 数据处理：DataFrame提供了丰富的数据操作方法，如`df['column_name'].max()`和`df['column_name'].min()`可以分别找到某一列的最大值和最小值，`df['column_name'].median()`用于计算中位数，`df['column_name'].var()`计算方差。 3. matplotlib库： - 安装：`pip install matplotlib` - 数据可视化：`matplotlib.pyplot`模块提供了绘图功能。`plt.figure()`创建一个新的图形，`plt.subplot()`可以创建子图，`plt.plot()`绘制曲线。例如，可以先创建一个包含两个子图的图形，然后在第一个子图上绘制开盘价、最高价、最低价和收盘价，而在第二个子图上绘制成交量。 在实际操作中，你需要先导入这些库，然后按照实验要求逐项完成任务。例如，计算最高价和最低价的极差，你可以先用numpy读取数据，然后应用上述函数。对于数据可视化，可以使用matplotlib创建两个子图，分别对价格和成交量进行绘制，确保每个子图的坐标轴比例适合所显示的数据范围。 完成这个实验后，你应该能熟练地运用numpy、pandas和matplotlib进行数据处理和可视化，这对于数据科学家和分析师来说是非常重要的技能。