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python爬取各类基金数据,以『可视化』方式展示基金的涨跌情况

01 前言 去年接触基金,体会到了基金的香(真香),今天也是过年后基金开始交易的第一天,今天爬取『蛋卷基金』数据,通过pyecharts可视化方式展示基金的涨跌情况。 本文将围绕这三点去进行爬取数据可视化展示数据: 近一月涨跌幅前10名 基金各个阶段涨跌幅 近30个交易日净值情况 02 数据获取 数据来源 本文的数据来源:『蛋卷基金』 https://danjuanapp.com ok,这些都清楚之后,接下来就可以开始爬取数据了! 03 数据可视化 由于『蛋卷基金』这个网站没有反爬!!!,所以数据爬取和可视化分析放一起了(直接爬取数据后就进行可视化!) 分析 从上面可以清楚这五类基金第一名基金近30个交易日净值情况。 04 总结 以上就是爬取基金数据并通过pyecharts可视化方式展示基金的涨跌情况。 围绕这三点去进行爬取数据可视化展示数据: 近一月涨跌幅前10名 基金各个阶段涨跌幅 近30个交易日净值情况 如果你觉得文章还不错,请大家点赞、分享、留言,因为这将是我持续输出更多优质文章的最强动力

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    PyQtGraph是一个建立在PyQt/PySide之上的Python数据可视化图形界面库,其性能强、速度快,能够胜任大部分交互式的2D、3D图形绘制,可以搞定数据科学领域大量的数据可视化工作。 ) or not hasattr(QtCore, 'PYQT_VERSION'): QtGui.QApplication.instance().exec_() 运行上述代码,会得到如下所示的图形界面 ) or not hasattr(QtCore, 'PYQT_VERSION'): QtGui.QApplication.instance().exec_() 运行上述代码,会得到如下所示的图形界面 ) or not hasattr(QtCore, 'PYQT_VERSION'): QtGui.QApplication.instance().exec_() 运行上述代码,会得到如下所示的图形界面 ) or not hasattr(QtCore, 'PYQT_VERSION'): QtGui.QApplication.instance().exec_() 运行上述代码,会得到如下所示的图形界面

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    可视化算法网站汇总,从此简单学算法!(附)

    可视化算法.jpg 对于「算法」的第一印象,我相信大部分人都是一样的,就是一个“难”字了得。 有了这几个网站就可以让你以动画的形式,看到算法的具体执行过程和数据的具体结构,还有算法的文字讲解以及算法的具体实现代码,接下来一起来看吧。 DataStructureVisualizations 一个数据可视化和算法可视化的网站,用它可以生成各种各样的数据结构,模拟它们添加和删除的过程,而且还可以用它来演示算法的执行过程。 此网站除了可以以动画的方式演示算法之外,还包含了算法的文字讲解,如下图所示: 内容演示 接下来我们演示一下冒泡排序的执行过程,如下图所示: 网站特点 提供了算法的检索功能 更多的算法支持 可自定义测试数据 来了解数据结构,使用 VisuAlgo 和 algorithm-visualizer 来查看算法的具体执行过程,并使用 algorithm-visualizer 来查看算法的具体实现代码,真是非常方便

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    历时 1 个月,做了 10 个 Python 可视化,用心且精美...

    柱状+折线图 这个柱状和折线图的组合,清晰无比,可以直接用到你的项目中: ? 4 雷达 多能力评价雷达,使用pyecharts轻松实现轮播功能: ? 5 饼不仅要美观,更要实用,下面饼传递的信息,相当直观,使用金黄色、相对大的字体告诉我们每种机型的数量: ? 6 线图 描述出发点到其他点的关系、流动,线条颜色代表数值大小,应用于网络流等可视化场景: ? 7 水球 想要对比几个重要的值,使用水球是不错的选择,下面水球边缘使用渐变色,带出一种凹凸感: ? 8 迁徙 飞机图标是亮点,你知道怎么画上去的吗? 后期会持续打造更多可视化精品作品,欢迎关注「可视化之美」视频号。 如想获取全部源码,只需在下面公众号里回复 geo

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    如何在Mac上查看GIF?Mac上查看GIF方法

    如果你是Mac用户,那你应该会发现直接双击GIF时它会预设以「预览程式」开启,只会显示数张图片,并不会自动播放,那要怎么办呢? 如图,若你使用Mac 电脑,而直接双击开启Gif 档时,它预设会以「预览程序」开启,仅会显示数张连续图片,无法播放GIF。 方法1. 按空格键播放GIF档 最快也最方便的方法就是先选取该GIF 档,然后按一下空格键,这样它就会自动开始播放GIF ;而如果你希望能以全萤幕模式播放GIF ,那就按Option 键+空格键。 浏览器GIF档 第二个方法,直接将gif 档拖曳到Safari 或Chrome 浏览器内,这样就能在浏览器上播放gif 了。 或者,你也可以在该GIF 档上按一下右键,然后点选「打开档案的应用程式」,并选择以「Google Chrome」或「Safari」等浏览器开启,一样也能在浏览器上播放GIF

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    Flutter加载机制解析

    上文研究完 Flutter 的图片加载和缓存管理 Flutter图片加载和缓存机制探究 今天继续研究下 Flutter 是怎么处理的。 当图片解码信息里图片只有一帧的话,那么直接提交这一帧内容并结束, 如果 frameCount > 1 的话,则说明图片不止一帧内容,说明此时加载的是一张。 frameCount; // 如果重复次数是-1 或者完成的次数小于等于循环次数,继续执行_decodeNextFrameAndSchedule if (_codec!. 整个的加载流程如图: 总结 从上面的代码中我们可以获取一些结论: Flutter 默认是支持解析的,包括 webp、gif 这些 我们可以自己参考上述内容去实现我们的播放,增加例如动画控制 、播放监听等功能

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    python图像处理-gif

    利用这个原理只要控制好时间,就能够将一系列图片组合在一起形成了,更长的可以形成动画等等。 比如下面的图片,每一张我们称为一帧,我们看到的动态效果,其实就好像在不断翻图片给你看。 ? ? 图片合成 导入os库,利用listdir方法将lion文件夹中的图片全部读取出来,循环打开每一张图片,接着将图片对象添加到frames列表中,最后利用save方法,保存为一张。 ? ? ? 分解成一张张图片 先使用open方法打开动,接着使用ImageSequence将打开的图片对象转换成可迭代的图片序列,通过for循环将图片一张张保存到本地,名字可以自定义。 ? ? ? 想法延伸 的内容还有很多可丰富的地方,也还有很多可优化的地方。 比如你所以把一些尺寸不同的图片合成时,需要先将所有图片统一尺寸,需要使用resize方法;或者你想在图上加上文字,可以结合之前处理单张图片添加文字的方法,处理完之后在统一合成;或者你还想调整的速率等等

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    详解LSTM和GRU

    Gates可以学习到序列数据中哪些信息是重要的,需要保留;哪些信息是不重要的,可以丢弃,从而解决长序列的信息传递问题。 下图是神经网络每层都对输入数据做了一个x3的操作的效果。 Sigmoid Gates中使用了Sigmoid激活函数,Sigmoid激活函数与Tanh激活函数类似,只不过它不是将所有输入数据压缩到(-1, 1)之间,而是将输入数据压缩到(0, 1)之间。 Sigmoid激活函数对于Gates数据更新或者遗忘数据非常有用,因为任意数值乘以0都等于0,从而使得这些数据被遗忘或则消失;任意数值乘以1都等于原数值,从而使得这些信息保留下来。 所以最终Gates通过训练可以哪些数据是重要的,需要保留;哪些数据是不重要的,需要遗忘。

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    「R」数据可视化15:倾斜

    具体专用包比较好用一个函数就可以搞定,所以就只介绍最常见的方法使用ggplot2进行作图方法: 1)需要什么格式的数据 目前疫情地图实时更新,所以这次就正好用公开的疫情数据做一次倾斜。 因为2020年1月20日,钟南山院士在发布会上正式确定武汉肺炎病毒可以人传人,所以取了1月20日的确定感染人数的数据(截至24:00)和今天1月25日(截至16:27)的确定感染人数数据。 编辑:王诗翔 往期精彩: 「R」数据可视化14: 瀑布 「R」数据可视化13 : 相关性 「R」数据可视化12 : 生存曲线 「R」数据可视化11:PCA和PCoA 「R」数据可视化10:面积 「R」数据可视化9: 金字塔和偏差 「R」数据可视化8:棒棒 「R」数据可视化7 : 蜜蜂 「R」数据可视化6 : 曼哈顿 「R」数据可视化5 : 气泡 「R」数据可视化4 : 直方图/条形 「R」数据可视化3 : 热 「R」数据可视化2 : 箱形 「R」数据可视化1: 火山

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    「R」数据可视化3 : 热

    在生物信息领域我们常常使用R语言对数据可视化。在对数据可视化的时候,我们需要明确想要展示的信息,从而选择最为合适的突出该信息。本系列文章将介绍多种基于不同R包的作图方法,希望能够帮助到各位读者。 什么是热(Heatmap) 热是一个以颜色变化来显示数据的矩阵。Toussaint Loua在1873年就曾使用过热来绘制对巴黎各区的社会学统计。 ? 相关性的热: 格子中的数值代表相关性系数 怎么做热Heatmap 1)需要什么格式的数据 有很多的软件都可以做heatmap。我们要介绍的当然是R,R默认中提供了heatmap函数。 dataframe与matrix 2)如何做 本节用一个不是那么生物的数据集来展示一下如何做热。 data("attitude") Ca <- cor(attitude) ? 黑色的线之前我们已经提到过是对数据进行了聚类。 然后我们对进行一些修改,红色太扎眼换个颜色,把一些不需要的功能去掉。比如聚类比如这些蓝色的线。

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    数据可视化之风向

    很多人都见过风向,直观形象,也是地图数据和现实数据可视化上很好的结合。 ? 基本上,这三个效果基本涵盖了目前风向的技术点和功能点(我自己的看法,因为windyty是基于earth.nullschool写的,前者多了一个worker线程处理数据,而后者在github上开源)。 对我而言,1简单易懂,可以快速掌握风向的实现;2是实时的全球风向数据,而且是二进制格式,是大数据传输的一个方案;3则采用WebGL实时渲染,算是大数据渲染的一个方案,所以各有千秋。 如上图,是一个真实的风向数据。 可能不同平台的风向数据有一定差别,但都大同小异。 向量场和数据格式,直觉上,我们可以知道,就是把这些向量拟合成平滑线,可以形成如下一个真实的风向。 ?

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    「R」数据可视化1: 火山

    在生物领域我们常常使用R语言对数据可视化。在对数据可视化的时候,我们需要明确想要展示的信息,从而选择最为合适的突出该信息。本系列文章将介绍多种基于不同R包的作图方法,希望能够帮助到各位读者。 什么是火山 ? 火山,是形如火山喷发的一种图形展示方法,常被用于展示差异,比如差异基因、差异微生物等等。 上图就是一张典型的火山,描述了差异基因的情况。 火山要怎么画 (1) 需要什么格式的数据 从网上找了一个别人的RNA-seq数据 ,让我们一起来瞧瞧。 ? (2) 如何使用ggpot2做火山 能够做火山的方法有很多,有一些RNA-seq分析的包中自带了画火山的函数。 然后我们来美化这张火山。 #加载包 library(ggplot2) library(ggrepel) #读取数据 Dat<-read.table('.

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    「R」数据可视化18:弧形

    其实,这几种展现网络关系的各自特点,下面我们来看一个非常有意思的例子,以展现弧形的优势(例子来源:data-to-viz网站[1])。 首先来介绍一下绘图的数据。 而这次例子的数据就是收集了许多文章和作者,通过不同的网络来展示作者之间的关联:如果两个作者出现在同一篇文章里,那么就会用线将他们连接起来。 我们先来看一下最基础的网络的效果。 怎么做弧形 1)需要什么格式的数据 我们还是用上面例子中的数据,代码来源还是参考上面提到的data-to-viz网站[2]。 具体需要两部分的数据,一部分是具体的贡献情况connect表,另一个是各个作者的共现数目coauth表。 那么我们来调整一下数据: # 鉴定社区 com <- walktrap.community(mygraph) #重新整理数据 coauth <- coauth %>% mutate( grp =

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    「R」数据可视化16:哑铃

    哑铃是一种很好的可视化方式,比如你想要表征不同指标的不同组的情况你可以用多个“哑铃”表示。另外,你想要表示某一组在外界刺激后的变化情况也可以用这种方式。 我们来看两个例子。 另外,现在有很多是多组学的数据,我们会统计志愿者的年龄,或者展示某些生理指标的范围等,所以我们也可以考虑第二个例子,用哑铃进行展示,这样可能会比图标看起来更加直观一些,也显得更加美观。 然后可以用AI添加一下图例哦 往期精彩: 「R」数据可视化15:倾斜 「R」数据可视化14: 瀑布 「R」数据可视化13 : 相关性 「R」数据可视化12 : 生存曲线 「R」数据可视化11:PCA 和PCoA 「R」数据可视化10:面积 「R」数据可视化9: 金字塔和偏差 「R」数据可视化8:棒棒 「R」数据可视化7 : 蜜蜂 「R」数据可视化6 : 曼哈顿 「R」数据可视化5 : 气泡 「R」数据可视化4 : 直方图/条形 「R」数据可视化3 : 热 「R」数据可视化2 : 箱形 「R」数据可视化1: 火山

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    「R」数据可视化14: 瀑布

    什么是瀑布 Waterfall Plot Wiki上介绍的瀑布分为两种,一类是2D形式,另一类是3D形式。我们简单介绍一下2D形式的瀑布。该类瀑布用于描述一系列中间正值或负值如何影响初始值。 怎么做瀑布 本次作图我们使用一个叫做GenVisR的R包。该包除了提供瀑布还提供了多种其他形式较为复杂的、用于展现多个样本突变情况的数据(见下图)。 今天我们要使用该包提供的一个叫做brcaMAF的数据表,通过名字也可以看出这是乳腺癌的数据,该数据包含50个样本,来源于TCGA,格式为MAF格式。 该文件格式标准由TCGA制定,包含了一些关于突变的常见信息,进一步的具体信息详见MAF格式介绍 1)需要什么格式的数据 我们首先来看一下brcaMAF数据的情况,可以看到该数据包括了55列信息,如Hugo_Symbol 具体地分为三类情况,瀑布地功能提供了三种数据格式的选择:1.MAF必须包括列名为"Tumor_Sample_Barcode","Hugo_Symbol","Variant_Classification

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