利用线形图可视化股票的走势
你对投资股票感兴趣吗？在这个实验中，我们将创建一个线形图来显示亚马逊、谷歌、苹果、Facebook和谷歌微软五个公司的股票趋势
（1）导入所需的模块，并在Jupyter Notebook中启用绘制功能。
# Import statements
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
%matplotlib inline
（2）使用pandas读取文件夹data中的数据。read_csv()函数将.csv文件（GOOGL_data.csv、FB_data.csv、AAPL_data.csv、AMZN_data.csv和MSFT_data.csv）读取至DataFrame中。
# load datasets
google = pd.read_csv('./data/GOOGL_data.csv')
facebook = pd.read_csv('./data/FB_data.csv')
apple = pd.read_csv('./data/AAPL_data.csv')
amazon = pd.read_csv('./data/AMZN_data.csv')
microsoft = pd.read_csv('./data/MSFT_data.csv')
（3）使用Matplotlib创建一幅线形图，并可视化过去5年来5家公司的收盘价格（全部数据序列）。随后，添加标记、标题和图例，以使可视化内容具有自解释功能。利用plt.grid〇函数向图表中添加一个网格。
# Create figure
plt.figure(figsize=(16, 8), dpi=300)
# Plot data
plt.plot('date', 'close', data=google, label='Google')
plt.plot('date', 'close', data=facebook, label='Facebook')
plt.plot('date', 'close', data=apple, label='Apple')
plt.plot('date', 'close', data=amazon, label='Amazon')
plt.plot('date', 'close', data=microsoft, label='Microsoft')
# Specify ticks for x- and y-axis
plt.xticks(np.arange(0, 1260, 40), rotation=70)
plt.yticks(np.arange(0, 1450, 100))
# Add title and label for y-axis
plt.title('Stock trend', fontsize=16)
plt.ylabel('Closing price in $', fontsize=14)
# Add grid
plt.grid()
# Add legend
plt.legend()
# Show plot
plt.show()
该程序是用Python中的matplotlib库创建一个图形化展示五个科技公司股票走势的图表。程序首先创建一个16*8的图形，并通过使用五个数据集的日期和收盘价绘制五条线条，每条对应一个公司的股票。程序接着指定了x轴和y轴的刻度，添加了标题和y轴标签，并加入了网格线和图例。最后，该程序展示了绘制完成的图形。
该程序中使用了numpy库的arange函数来实现x轴和y轴的刻度。同时，程序还使用了rotation参数来旋转x轴刻度标签，让标签不会重叠在一起。在指定刻度时，该程序通过np.arange函数来创建一个等差数列，从0开始每隔40个日期取一个数值，并从0开始每隔100美元选取一个数值。
而对于绘制线条，程序使用了plot函数，并分别指定了日期和收盘价数据所在的列。由于有五个数据集需要绘制，因此程序使用了多个plot函数来实现。最后，为了使图表更加美观，程序加入了一些修饰，比如标题、标签、网格线和图例。
总的来说，该程序使用Python中的matplotlib库绘制了五个科技公司股票走势的图表，让人们可以更加清晰地了解这五家公司的业绩和发展趋势。同时，程序也展示了如何在图表中添加刻度、标签、标题和图例等修饰，让图表更加易读和易懂。
