Python金融数据分析与挖掘（微课版） 课件 7-4.股票价格移动平均线的绘制_第1页
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第7章

基础案例案例介绍图像绘制案例介绍第7章

今有中小板股票002001～002020共20个，以及2016年5月1日—2016年8月1日的交易数据StkcdTrddtClsprc0020012016-05-0320.990020012016-05-0420.420020012016-05-0520.490020012016-05-0618.70020012016-05-0918.670020012016-05-1019.07………………其中字段依次表示股票代码、交易日期、收盘价。任务如下：（1）计算每只股票10日移动平均收盘价格数据。（2）绘制每只股票收盘价走势图和移动平均收盘价走势图，并用子图的形式表示出来。案例介绍第7章

说明：每个figure按照2×2划分，即每个figure绘制4只股票的收盘价走势图和移动平均价格走势图，20只股票则需要5个figure，使用循环的方式实现。提示：可以考虑使用Python中的取余运算来实现，取余符号为%，例如：0%4=01%4=12%4=23%4=34%4=05%4=16%4=27%4=38%4=09%4=1……凡是取余为0的时候都需要创建一个figure，在这个figure中绘制4个子图。图形绘制第7章

importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplttrd=pd.read_excel('trd.xlsx')#获取股票代码，并转化为列表的形式c=trd['Stkcd'].value_counts()code=list(c.index)#动态计算需要q个figure,#其中每个figure绘制4个子图,每个子图代表一个股票#初始值设置q=0q=0#循环对每一个股票绘制其图形foriinrange(20):

#第i个股票的收盘价记为p,并计算其移动平均价

#构造绘图的横轴和纵轴坐标值

p=trd.loc[trd['Stkcd'].values==code[i],'Clsprc']

avg_p=p.rolling(10).mean()

x1=np.arange(0,len(p))

y1=p.values

y2=avg_p[9:]

x2=np.arange(9,len(p))

#如果i与4整除,代表需要重新建一个figure（每个figure有4个子图）

ifi%4==0:

q=q+1

plt.figure(q)

plt.figure(figsize=(8,6))

plt.subplot(2,2,i%4+1)

plt.tight_layout()#用于设置图像外部边缘自动调整

plt.plot(

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