import akshare as ak import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.animation import FuncAnimation from matplotlib.dates import DateFormatter, AutoDateLocator import matplotlib plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 显示中文,解决图中无法显示中文的问题 plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 设置显示中文后,负号显示受影响。解决坐标轴上乱码问题 # 创建图表和坐标系 fig = plt.figure(figsize=(12, 8),dpi=300) fig.suptitle('股价图', fontsize=16) # 获取股票历史数据（以沪深300ETF为例，代码：510300） stock_code = "600029" # 替换为实际股票代码 s_time = "20240301" e_time="20250326" stock_data = ak.stock_zh_a_hist(symbol=stock_code,start_date=s_time,end_date=e_time,period='daily', adjust="qfq") # hfq: 后复权 # 提取关键字段并重命名列 selected_data=stock_data[["日期", "开盘"]] #获取对应得数据 selected_data['日期']=pd.to_datetime(selected_data['日期'])#将日期列转为datetime类型 date_format = DateFormatter("%Y-%m-%d") # 仅显示年-月-日 plt.gca().xaxis.set_major_formatter(date_format) # 仅显示年-月-日 plt.gca().xaxis.set_major_locator(AutoDateLocator(minticks=1)) # 自动选择刻度间隔 plt.plot(selected_data['日期'], selected_data['开盘'], marker='o', linestyle='-', color='b') #画图程序 plt.xlabel("日期") #坐标系中横坐标标记 plt.ylabel("价格") #坐标系中纵坐标标记 plt.gcf().autofmt_xdate() #自动旋转X轴标签，避免重叠 plt.grid(True) # 显示网格线 plt.show()

<think>嗯，用户让我介绍一下他们提供的这段Python代码，看起来是关于用akshare获取股票数据并绘制股价图的。首先，我需要仔细看看代码的结构和各个部分的功能。 用户导入了akshare、pandas、matplotlib等库。这部分是数据处理和可视化的常见库。然后他们设置了中文字体，解决了中文显示问题，这点挺重要的，不然图表会出现乱码。接着创建了一个图表，设置了大标题，然后获取股票历史数据，用的是沪深300ETF的例子，但代码里实际是600029，这应该是南方航空的股票代码吧？不过用户可能只是举例，实际使用时需要替换。 接下来，用户选择了日期和开盘价的数据，转换日期格式，设置坐标轴的格式，避免重叠，然后绘制折线图，添加网格线。看起来代码整体结构没问题，但有一些细节需要注意。 首先，用户设置的结束时间是2025年3月26日，这可能有问题，因为现在还没到那个时间，akshare可能无法获取未来数据，所以这里应该是一个错误。用户可能误输入了年份，应该是2024年。这会导致获取数据失败，需要提醒用户修正。 其次，akstock的接口可能需要检查是否还可用，因为第三方库有时会更新，函数可能有变动。比如stock_zh_a_hist的参数是否正确，比如adjust参数是否支持'qfq'，或者是否有其他调整方式。此外，获取数据后是否成功，有没有处理可能出现的异常，比如网络错误或数据不存在的情况，代码里没有异常处理，可能需要补充。 然后，绘图部分，用户用了plt.gca()来获取当前坐标轴，但如果在复杂的图表中可能会有问题，不过这里应该没问题。设置日期格式和自动刻度是合理的。不过，如果数据量很大，自动旋转可能不够，需要调整标签的角度或者其他布局设置。 另外，用户使用了后复权（qfq），这会影响开盘价的表现，是否适合用户的意图？如果是想展示实际价格走势，可能需要用不复权，或者前复权，这点可能需要解释清楚。 还有，代码中创建了fig和坐标系，但之后直接使用plt.plot，这可能会与fig的坐标系产生冲突，尤其是在有多个子图的情况下。不过在这里可能没问题，因为只有一个图。但最好明确使用ax = plt.gca()或者fig.add_subplot()来避免混淆。 最后，用户是否希望将这段代码用于实时数据或动画？因为导入了FuncAnimation，但代码里并没有使用，可能是之前的残留代码，需要提醒用户检查是否需要这部分，或者是否有意制作动画效果。 总结下来，用户的主要问题可能在于结束日期的错误，以及akshare接口的正确使用。另外，代码的健壮性，比如异常处理和数据验证，可能需要加强。在解释时，需要分步骤说明代码的功能，指出潜在的问题，并给出改进建议。</think>以下是代码的逐层解析与改进建议： $\boxed{\text{一、环境配置部分}}$ 1. 库导入分析： - `akshare`：金融数据接口，用于获取A股历史行情 - `pandas`：数据处理核心库 - `matplotlib`：可视化核心库，包含动画模块（虽然代码未使用动画功能） - 中文显示配置合理，但建议增加字体缓存设置： ```python matplotlib.get_cachedir() # 确保字体缓存生效 ``` $\boxed{\text{二、数据获取部分}}$ 1. 当前问题： - 结束时间设置为`20250326`（未来日期），实际应修正为可获取的历史日期，建议改为`20240426` - 股票代码`600029`（南方航空）有效，但需确认akshare接口是否支持 2. 改进建议： ```python # 增加异常处理 try: stock_data = ak.stock_zh_a_hist(symbol=stock_code, start_date=s_time, end_date=e_time, period='daily', adjust="qfq") except Exception as e: print(f"数据获取失败: {str(e)}") exit() ``` $\boxed{\text{三、数据处理部分}}$ 1. 日期转换正确，但建议使用更规范的格式： ```python selected_data['日期'] = pd.to_datetime(selected_data['日期'], format='%Y-%m-%d') ``` 2. 数据验证建议增加： ```python assert not selected_data.empty, "获取到的数据为空，请检查参数" ``` $\boxed{\text{四、可视化部分}}$ 1. 当前优化点： - `figsize=(12,8)`与`dpi=300`组合会导致图像尺寸过大，建议调整为`figsize=(10,6), dpi=150` - 建议使用面向对象绘图风格： ```python ax = plt.gca() ax.xaxis.set_major_formatter(date_format) ax.set_xlabel("日期") ``` 2. 完整改进代码结构： ```python # 创建画布与坐标轴 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,6), dpi=150) fig.suptitle('股价走势图 - {}'.format(stock_code), fontsize=14) # 绘制主趋势线 ax.plot(selected_data['日期'], selected_data['开盘'], marker='o', markersize=3, linestyle='-', linewidth=1, color='#1f77b4', label='开盘价') # 增强可视化 ax.set_xlabel("日期", fontsize=10) ax.set_ylabel("价格（元）", fontsize=10) ax.legend() ax.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7) ``` $\boxed{\text{五、潜在问题解决方案}}$ 1. 日期范围问题： - 如果`end_date`超过当前日期，akshare会自动返回最新数据 - 但建议使用动态日期获取： ```python from datetime import datetime e_time = datetime.now().strftime("%Y%m%d") ``` $\boxed{\text{六、扩展应用}}$ 1. 添加技术指标（示例添加5日均线）： ```python selected_data['5日均线'] = selected_data['开盘'].rolling(window=5).mean() ax.plot(selected_data['日期'], selected_data['5日均线'], linestyle='--', color='orange', label='5日均线') ``` $\boxed{\text{七、最终输出建议}}$ 1. 保存高清图片： ```python plt.savefig('stock_chart.png', bbox_inches='tight', dpi=300) ``` 2. 交互式显示建议： ```python plt.tight_layout() plt.show() ``` $\boxed{\text{代码执行效果说明}}$ 将生成包含以下要素的专业级股价图： - 横坐标：日期（自动优化显示密度） - 纵坐标：后复权开盘价 - 蓝色折线为主趋势线 - 网格辅助线 - 自适应中文标题 - 自动旋转的日期标签 完整代码需结合上述改进点进行重构，建议使用Jupyter Notebook分段执行调试。实际运行前请确保已安装最新版akshare（`pip install akshare --upgrade`）