コードの各部分の動作について詳しく説明します:
ライブラリのインポート:
matplotlib.pyplot はプロットの作成に使用されます。
yahooquery.Ticker は、Yahoo Finance から過去の株式データを取得するために使用されます。
datetime と timedelta は日付の操作に使用されます。
データ処理には pandas が使用されます。
pytz はタイムゾーンを操作するために使用されます。
os はファイル システムの操作に使用されます。
関数plot_stock_last_n_days:
関数パラメータ:
シンボル: 株式ティッカー (例: 「NVDA」)。
n_days: 履歴データが表示される日数。
filename: プロットが保存されるファイルの名前。
timezone: データを表示するためのタイムゾーン。
日付範囲:
現在の日付と期間の開始日は、n_days に基づいて計算されます。
データの取得:
yahooquery は、指定された期間の過去の株価データを取得するために使用されます。
データの可用性を確認する:
利用可能なデータがない場合は、メッセージが出力され、関数は終了します。
データ処理:
データのインデックスが日時形式に変換され、タイムゾーンが設定されます。
週末 (土曜日と日曜日) は除外されます。
終値の変化率が計算されます。
プロットの作成と構成:
メイン プロットは終値で作成されます。
終値と変化率を示す注釈がプロットに追加されます。
X 軸と Y 軸が構成され、日付がフォーマットされ、グリッド線が追加されます。
取引高の追加プロットが追加され、終値のプラスとマイナスの変化が異なる色で表示されます。
透かしを追加する:
プロットの左下隅と右上隅に透かしが追加されます。
プロットの保存と表示:
プロットは、指定したファイル名で画像ファイルとして保存され、表示されます。
使用例:
この関数はティッカー「NVDA」(NVIDIA) で呼び出され、過去 14 日間のデータを表示し、プロットを「output.png」として保存し、GMT タイムゾーンを使用します。
要約すると、このコードは、終値や取引高などの過去の株価データを、変化率やタイムゾーンの考慮事項の注釈とともに視覚的に表現したものを生成します。
import matplotlib.pyplot as plt from yahooquery import Ticker from datetime import datetime, timedelta import matplotlib.dates as mdates import os import pandas as pd import pytz def plot_stock_last_n_days(symbol, n_days=30, filename='stock_plot.png', timezone='UTC'): # Define the date range end_date = datetime.now(pytz.timezone(timezone)) start_date = end_date - timedelta(days=n_days) # Convert dates to the format expected by Yahoo Finance start_date_str = start_date.strftime('%Y-%m-%d') end_date_str = end_date.strftime('%Y-%m-%d') # Fetch historical data for the last n days ticker = Ticker(symbol) historical_data = ticker.history(start=start_date_str, end=end_date_str, interval='1d') # Check if the data is available if historical_data.empty: print("No data available.") return # Ensure the index is datetime for proper plotting and localize to the specified timezone historical_data.index = pd.to_datetime(historical_data.index.get_level_values('date')).tz_localize('UTC').tz_convert(timezone) # Filter out weekends historical_data = historical_data[historical_data.index.weekday 0 else 'red' ax1.text(date, close, f'{close:.2f}\n({pct_change:.2f}%)', fontsize=9, ha='right', color=color) # Set up daily gridlines and print date for every day ax1.xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator(interval=1)) ax1.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d')) ax1.set_xlabel('Date') ax1.set_ylabel('Price (USD)') ax1.set_title(f'{symbol} Stock Price - Last {n_days} Days') ax1.legend(loc='upper left') ax1.grid(True) ax1.tick_params(axis='x', rotation=80) fig.tight_layout() # Adding the trading volume plot ax2 = ax1.twinx() calm_green = (0.6, 1, 0.6) # Calm green color calm_red = (1, 0.6, 0.6) # Calm red color colors = [calm_green if historical_data['close'].iloc[i] > historical_data['open'].iloc[i] else calm_red for i in range(len(historical_data))] ax2.bar(historical_data.index, historical_data['volume'], color=colors, alpha=0.5, width=0.8) ax2.set_ylabel('Volume') ax2.tick_params(axis='y') # Format y-axis for volume in millions def millions(x, pos): 'The two args are the value and tick position' return '%1.0fM' % (x * 1e-6) ax2.yaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(millions)) # Adjust the visibility and spacing of the volume axis fig.subplots_adjust(right=0.85) ax2.spines['right'].set_position(('outward', 60)) ax2.yaxis.set_label_position('right') ax2.yaxis.set_ticks_position('right') # Add watermarks plt.text(0.01, 0.01, 'medium.com/@dmitry.romanoff', fontsize=12, color='grey', ha='left', va='bottom', alpha=0.5, transform=plt.gca().transAxes) plt.text(0.99, 0.99, 'medium.com/@dmitry.romanoff', fontsize=12, color='grey', ha='right', va='top', alpha=0.5, transform=plt.gca().transAxes) # Save the plot as an image file plt.savefig(filename) plt.show() # Example usage plot_stock_last_n_days('NVDA', n_days=14, filename='output.png', timezone='GMT')
以上が過去 n 日間の株価チャートを生成する Python コード。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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