环境配置
安装 python
博主使用的版本是 3.10.6
在 Windows 系统上使用 Virtualenv 搭建虚拟环境
安装 Virtualenv
打开 cmd 输入并执行
pip install Virtualenv
等待安装完成即可，如下图。
创建虚拟环境
进入自定义文件夹（Virtualenv），打开 cmd ，输入并执行
py -3 -m venv 虚拟环境名称
可以看到，自定义文件（Virtualenv）中创建了文件夹（virtualenvironment），即自定义的虚拟环境名称。
进入虚拟环境
进入该文件夹，再进入 Scripts，打开 cmd ，输入并执行
activate
退出虚拟环境
deactivate
将Scripts位置加入环境变量（可忽略）
安装环境变量之后，可以在任意位置打开 cmd 进入虚拟环境，而不用先进入 Scripts 文件夹
软件安装（Windows 版）
更新 pip
进入虚拟环境
更新 pip 命令
输入并执行
python.exe -m pip install --upgrade pip
安装 matplotlib
输入并执行
pip install matplotlib
安装 pandas
输入并执行
pip install pandas
安装 TA-Lib
进入官网下载相关文件
pythonlibs/" rel="external nofollow noreferrer">https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
注意只能下载指定版本，与本机 Python 版本一致
比如：TA_Lib-0.4.24-cp38-cp38-win_amd64.whl（前面是库版本 0.4.24，后面是对应的python版本 3.8。最后的数字代表 windows系统。32 位或者 64 位。电脑属性查看或者 cmd 里 python 查看）
一定要一一对应。否则会报 ERROR: TA_Lib-0.4.24-cp38-cp38-win32.whl is not a supported wheel on this platform.平台不符合的错误。
下载出来的文件不能改名。否则会报ERROR: TA_Lib64.whl(你更改后的文件名) is not a valid wheel filename.文件名无效错误。
将该文件放到虚拟环境的 Scripts 文件夹中，该步骤主要为了方便，如果没有配置环境变量
输入并执行（如果该文件在其他文件夹，请输入文件绝对地址）
pip install TA_Lib-0.4.24-cp310-cp310-win_amd64.whl
安装 tables
进入官网下载相关文件
pythonlibs/" rel="external nofollow noreferrer">https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
注意只能下载指定版本，与本机 Python 版本一致
输入并执行
pip install tables-3.7.0-cp310-cp310-win_amd64.whl
安装 jupytyer
输入并执行
pip install jupyter
Jupyter Notebook 使用
进入虚拟环境
输入并执行，即可进入网页端
jupyter notebook # 或者 ipython notebook
可创建 python 文件，进行如下操作
每一行是一个 cell
快捷键：
ctrl enter ：运行当前 cell ，留在当前 cell
shift enter ：运行当前 cell ，创建并进入下一个 cell
命令模式：
Y：cell 切换到 code 模式
M：cell 切换到 markdown 模式
A：在当前 cell 的上面添加 cell
B：在当前 cell 的下面添加 cell
双击D：删除当前 cell
编辑模式：
多光标操作：Ctrl 键点击鼠标
回退：Ctrl+Z
补全代码：变量、方法后跟 Tab 键
为一行或多行代码添加/取消注释：Ctrl+/
Matplotlib 使用
基本概念
什么是Matplotlib ： 画二维图表的python库
Matplotlib 三层结构：
Canvas（画板）位于最底层，用户一般接触不到
Figure（画布）建立在Canvas之上
Axes（绘图区）建立在Figure之上
坐标轴(axis)、图例(legend)等辅助显示层以及图像层都是建立在Axes之上
快速入门
步骤
创建画布
绘制图像
显示图像
import matplotlib.pyplot as plt
import random
# 需求：再添加一个城市的温度变化
# 收集到北京当天温度变化情况，温度在1度到3度。
# 1、准备数据 x y
x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15, 18) for i in x]
y_beijing = [random.uniform(1, 3) for i in x]
# 中文显示问题
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号
# 2、创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
# 3、绘制图像
plt.plot(x, y_shanghai, color="r", linestyle="-.", label="上海")
plt.plot(x, y_beijing, color="b", label="北京")
# 显示图例，这里显示图例的前提是plt.plot时要添加标签label=“”
plt.legend(loc = "upper right")#legend有自己的参数可以控制图例位置
# 修改x、y刻度
# 准备x的刻度说明 ticks表示刻度
x_label = ["11点{}分".format(i) for i in x]
plt.xticks(x[::5], x_label[::5])
#步长为5，即不让刻度显示过于密集第一处的x[::5]也要写，应该是用来给x_label定位的
plt.yticks(range(0, 40, 5))
# 添加网格显示，其中的alpha是网格的透明程度
plt.grid(linestyle="--", alpha=0.5)
# 添加描述信息
plt.xlabel("时间变化")
plt.ylabel("温度变化")
plt.title("上海、北京11点到12点每分钟的温度变化状况")
# 保存图片，注意必须放在 show 之前， 因为 show 之后会释放缓存
plt.savefig("test.png")
# 4、显示图
plt.show()图形风格
图例位置
创建多个绘图区
figure, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(20, 8), dpi=80)
实例：
import matplotlib.pyplot as plt
import random
# 需求：再添加一个城市的温度变化
# 收集到北京当天温度变化情况，温度在1度到3度。
# 1、准备数据 x y
x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15, 18) for i in x]
y_beijing = [random.uniform(1, 3) for i in x]
# 2、创建画布
# plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
figure, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(20, 8), dpi=80)
# 3、绘制图像
axes[0].plot(x, y_shanghai, color="r", linestyle="-.", label="上海")
axes[1].plot(x, y_beijing, color="b", label="北京")
# 显示图例
axes[0].legend()
axes[1].legend()
# 修改x、y刻度
# 准备x的刻度说明
x_label = ["11点{}分".format(i) for i in x]
axes[0].set_xticks(x[::5])
axes[0].set_xticklabels(x_label)
axes[0].set_yticks(range(0, 40, 5))
axes[1].set_xticks(x[::5])
axes[1].set_xticklabels(x_label)
axes[1].set_yticks(range(0, 40, 5))
# 添加网格显示
axes[0].grid(linestyle="--", alpha=0.5)
axes[1].grid(linestyle="--", alpha=0.5)
# 添加描述信息
axes[0].set_xlabel("时间变化")
axes[0].set_ylabel("温度变化")
axes[0].set_title("上海11点到12点每分钟的温度变化状况")
axes[1].set_xlabel("时间变化")
axes[1].set_ylabel("温度变化")
axes[1].set_title("北京11点到12点每分钟的温度变化状况")
# 4、显示图
plt.show()标签： # python
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