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我用Python帮朋友做了张猪肉数据分析图,结果。。。

发布时间:2019-11-05 01:32 所属栏目:[优化] 来源:朱小五
导读:事情的经过是这样的: 我开开心心的去一家烧饼店吃饭 抬头一看,二师兄又涨价了 叹了口气,再这么下去真的要吃不起夹肉的烧饼了 点了两个烧饼一碗馄饨 快吃完的时候,收到了朋友阿东的微信 阿东是我初中同学,好些日子没联系了 眼瞅着他快聊到区块链了,虽

事情的经过是这样的:

我开开心心的去一家烧饼店吃饭

我用Python帮朋友做了张猪肉数据分析图,结果。。。

抬头一看,二师兄又涨价了

叹了口气,再这么下去真的要吃不起夹肉的烧饼了

点了两个烧饼一碗馄饨

快吃完的时候,收到了朋友阿东的微信

阿东是我初中同学,好些日子没联系了

我用Python帮朋友做了张猪肉数据分析图,结果。。。

眼瞅着他快聊到区块链了,虽然这事不靠谱,但还是答应了阿东帮他做图。

我赶紧吃完最后一口,回公司,决定不午睡了。

开工!

阿东想要这样的图:

我用Python帮朋友做了张猪肉数据分析图,结果。。。

折线图嘛,先获取数据吧

正好图片中显示了数据来源:“中国养猪网”

打开官网,找到并跳转到猪价网址 http://zhujia.zhuwang.cc/

我用Python帮朋友做了张猪肉数据分析图,结果。。。

F12,Network查看异步请求XHR,成功找到价格接口。

我用Python帮朋友做了张猪肉数据分析图,结果。。。

新标签页打开,在线解析Json数据,不了解这块知识的朋友可以点击 在python里玩转Json数据

我用Python帮朋友做了张猪肉数据分析图,结果。。。

部分爬虫代码(完整代码见文末下载地址):

  1. def get_comments(url): 
  2.     doc = get_json(url) 
  3.     dic = {} 
  4.     dic['pigprice'] = doc['pigprice'] 
  5.     dic['pig_in'] = doc['pig_in'] 
  6.     dic['pig_local'] = doc['pig_local'] 
  7.     dic['maizeprice'] = doc['maizeprice'] 
  8.     dic['bean'] = doc['bean'] 
  9.     a = '-'.join(doc['time'][3]) 
  10.     b = time.strftime('%Y-%m-%d',time.localtime(time.time())) 
  11.     print(dateRange(a,b)) 
  12.     dic['time'] = dateRange(a,b) 
  13.     return pd.DataFrame(dic) 
  14.  
  15. data =get_comments('http://zhujia.zhuwang.cc/index/api/chartData?areaId=-1&aa=1571997555296') 

运行结果:

我用Python帮朋友做了张猪肉数据分析图,结果。。。

成功获取最近一年的各种价格√

下面开始给阿东做折线图:

生猪价格的话选第一个外三元就好了,

使用 matplotlib 轻松可以做出折线图。

  1. from pylab import mpl 
  2. import  matplotlib.pyplot as plt 
  3. mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体 
  4. mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] 
  5.  
  6. plt.figure(figsize=(8,4), dpi=80) 
  7. plt.plot(data['time'],data['pigprice'], color="r",linestyle = "-") 
  8. plt.xticks(data['time'][2::121], rotation=0) 
  9. plt.xlabel("生猪(外三元) 元/公斤") 

我用Python帮朋友做了张猪肉数据分析图,结果。。。

感觉还差点东西,可以标注一下最新一天的价格

另外既然已经获取了玉米和豆粕的价格,就一起做了吧~

利用 plt.subplot 可以绘制多个子图

  1. from pylab import mpl 
  2. import  matplotlib.pyplot as plt 
  3. mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体 
  4. mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] 
  5.  
  6. plt.figure(figsize=(8,10), dpi=80) 
  7. plt.figure(1) 
  8. ax1 = plt.subplot(311) 
  9. plt.plot(data['time'],data['pigprice'], color="r",linestyle = "-") 
  10. plt.xticks([]) 
  11. plt.annotate(data['pigprice'][365], xy=(data['time'][365], 40), xytext=(data['time'][270], 35), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.1, width=0.5)) 
  12. plt.xlabel("生猪(外三元) 元/公斤") 
  13.  
  14. ax2 = plt.subplot(312) 
  15. plt.plot(data['time'],data['maizeprice'],color="y",linestyle = "-") 
  16. plt.xticks([]) 
  17. plt.xlabel("玉米(15%水分) 元/吨") 
  18.  
  19. ax3 = plt.subplot(313) 
  20. plt.plot(data['time'],data['bean'],color="g",linestyle = "-") 
  21. plt.xlabel("豆粕(43%蛋白) 元/吨") 
  22. plt.xticks(data['time'][2::121], rotation=0) 

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