股票交易数据下载后，我们急需的是将冷冰冰的数据可视化的显示出来，有的网友会讲，现在的股票交易软件都可以直接展示KDJ、MACD等指标了，为什么还要自己去费力再做一个？我们先看看下面网友实现的Python股票交互可视化功能：

Python股票可视化分析（引自WeiRonbbin）

软件将快速从数据中提炼、分析出我们需要的、关注的股票信息。对，这就是智能分析，之前需要专业投资者、长时间、深奥的研究，现在软件自动给我们提炼处理，我们就可以轻松的看看我们感兴趣的股票历史规律，是不是很爽。

目前与Python搭配在股票可视化上用的比较多的是Pyecharts，如下：

Pyecharts

概况

Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。

✨ 特性

• 简洁的 API 设计，使用如丝滑般流畅，支持链式调用
• 囊括了 30+ 种常见图表，应有尽有
• 支持主流 Notebook 环境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab
• 可轻松集成至 Flask，Django 等主流 Web 框架
• 高度灵活的配置项，可轻松搭配出精美的图表
• 详细的文档和示例，帮助开发者更快的上手项目
• 多达 400+ 地图文件以及原生的百度地图，为地理数据可视化提供强有力的支持

⏳ 版本

pyecharts 分为 v0.5.X 和 v1 两个大版本，v0.5.X 和 v1 间不兼容，v1 是一个全新的版本，新版本系列将从 v1.0.0 开始，文档位于 pyecharts.org

快速开始

如何查看使用的 pyecharts 版本？

import pyecharts

print(pyecharts.__version__)

如何安装

pip 安装

$ pip(3) install pyecharts

源码安装

$ git clone https://github.com/pyecharts/pyecharts.git
$ cd pyecharts
$ pip install -r requirements.txt
$ python setup.py install
# 或者执行 python install.py

5 分钟上手

首先开始来绘制你的第一个图表

from pyecharts.charts import Bar

bar = Bar()
bar.add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"])
bar.add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90])
# render 会生成本地 HTML 文件，默认会在当前目录生成 render.html 文件
# 也可以传入路径参数，如 bar.render("mycharts.html")
bar.render()

简单柱状图可视化效果（引自pyechart官网）

10分钟股票可视化上手

我们开始绘制第一个股票的走势图，

10分钟上手的工商银行2006-2022年股价可视化

20分钟升级一点小智能

上面我们自己动手的可视化似乎没什么价值，还没有证券公司交易软件好看，但如果我们在上面的基础上，把从2006年至2022年工商银行的股价（收盘价）做一个4分位，自动给出16年来股价百分位，是否就对于分析当前股价比较有帮助了哪？上干菜，10分钟升级：

工商银行2006至2022股价走势与价格分位（红色、蓝色、绿色）

是否很直观得看到当前股价在历史股价中处于低位区间？很容易复制到其他股票中，对你关注的股票可以很快、容易得给出决策支持，这就是智能的好处。

附赠一个pyecharts代码网址，挺有参考性：https://pywebio-charts.pywebio.online/?app=pyecharts

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