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查看全集：Quantopia量化分析56讲

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为什么需要图形化表示数据？

将数据用图形展示出来，可以帮助我们更好地理解数据的行为，发现潜在的模式或问题。不过要小心！我们人类很容易只看到支持自己想法的证据，而图表特别容易让人产生这种“偏见”。

• 图表适合用来做什么？ 帮助你提出假设（“我猜数据可能是这样的”）。
• 图表不适合做什么？ 直接用来验证假设（“这个图证明我是对的”）。

在这篇教程中，我们将学习几种常见的图表类型，并用苹果（AAPL）和微软（MSFT）的股价数据来练习。别担心，我们会一步步讲解，适合初学者！

开始之前：准备工作

我们需要用 Python 的工具来处理和绘制数据。以下是你需要导入的库：

python

# 导入数值处理的库
import numpy as np
# 导入绘图库，简称为 plt，这样我们可以用 plt 代替完整的名字
import matplotlib.pyplot as plt
# 导入 yfinance 库来获取股票数据
import yfinance as yf

获取数据

为了画图，我们需要一些真实的数据。我们将获取苹果（AAPL）和微软（MSFT）在 2014 年的股价数据。由于原教程使用的是 Quantopian 的 get_pricing() 函数，我们将改用更常见的 yfinance 库来获取数据。

代码示例：获取股价数据

python

# 设置时间范围
start = '2014-01-01'
end = '2015-01-01'

# 使用 yfinance 获取 AAPL 和 MSFT 的数据
data = yf.download(['AAPL', 'MSFT'], start=start, end=end)['Adj Close']

# 查看前几行数据
print(data.head())

输出结果（示例）

            AAPL      MSFT
Date
2014-01-02  79.034  37.145
2014-01-03  77.284  36.920
2014-01-06  77.709  36.130
2014-01-07  77.164  36.403
2014-01-08  77.626  35.750