python,m1 python库
本文主要介绍利用python数据分析绘制m1-m2数据。文章基于Python的相关资料做了详细的介绍，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下。
00-1010前言m0-m1-m2数据采集ppi-cpi图纸摘要
目录
上一篇文章描述了ppi-cpi的图形绘制。在本文中，我们继续分享另一个与经济密切相关的货币数据指数M0-M1-M2。这里还是用爬虫获取数据，然后用matplotlib绘图工具将nbspm 0-m1-m2；数据显示在同一个盒子里，最后用颜色填充表示差异。对于初学者，他们会学习；python，爬虫，图形绘制的基础知识。
前言
在获取数据之前，先讲述一下数据背后的含义：
1，即流通中的现金2 m1，即狭义货币，m1=m0活期存款3 m2，即广义货币，m2=m1居民储蓄存款单位定期存款单位其他存款证券公司客户保证金m1是货币流动性和经济活跃度的指标，m1的增加代表投资者信心和经济活跃度的增强。m1增速大于m2，说明居民和企业交易活跃，经济个体盈利能力强，景气度上升。如果m1小于m2，经济景气度和盈利能力就会下降。
既然是数据采集，就需要找权威网站获取数据。这里，边肖使用了东方财富网的数据。这里，页面的访问地址是直接给出的：
#货币供应数据访问地址
https://data.eastmoney.com/cjsj/hbgyl.html
货币供应量的数据来源如下图所示。这里只能得到月度数据和同比增长，这里不会得到绝对值。
既然知道了货币供应量数据的来源，那么如何获取数据呢？是否要将该页面复制到excel中进行分析？不行，这不符合程序员的气质。我想你注意到了，表格底部是有分页的，所以肯定有通过ajax与后台的沟通。通过观察，可以发现以下接口，可以得到我们想要的数据：
#货币供应界面
https://datainterface.eastmoney.com/EM_DataCenter/JS.aspx?type=GJZBsty=ZGZBp=1ps=200 mkt=11
#上一篇文章的ppi和cpi的接口也贴在这里，你会发现都是一样的，只是mkt的参数不一样。
# ppi数据和cpi数据
https://datainterface.eastmoney.com/EM_DataCenter/JS.aspx?type=GJZBsty=ZGZBp=1ps=10 mkt=22
https://datainterface.eastmoney.com/EM_DataCenter/JS.aspx?type=GJZBsty=ZGZBp=1ps=10 mkt=19
对于数据的获取，仍然是以原则的方式操作，使用python来抓取数据，这里采用requests来获取数据：
body=requests.get(req_url)。文本
body=body.replace(， )。替换()，)
data_list=body.split( ，)
#定义数据
日期列表，m0列表，m1列表，m2列表=[]，[]，[]，[]
对于data_list:中的节点
node=node.replace(]， )。替换([， )。替换( \ ，)
arr_list=node.split(，)
date=arr_list[0]
如果日期 2011年1月1日 :
继续
#时间数据
日期_列表.追加(日期)
#数据操作存储
m2 _ list . append(float(arr _ list[2])
m1 _ list . append(float(arr _ list[5])
m0 _ list . append(float(arr _ list[8])
# 0次
# 1-m2总量2-m2同比增长率3-环比增长率
# 4-m1总量5-m1同比增速6-环比增速
# 7-m0总量8-m0同比增长率9-环比增长率
打印(节点)
最终获取到的数据如下图所示：
m0-m1-m2 数据获取
在绘制图形之前，需要先对数据进行处理：
1数据需要处理，需要提取要显示的数据，日期和同比数据，需要转换数据格式。2在数据处理中，仍然是根据m0 m1 m2和时间的列表来获取数据。3还是用np.asarray创建数据，准备绘制图形。按照以上的观点，数据处理的代码如下图所示：
对于图形的绘制，有以下几点：
1图中应显示m1和m2的数据，并显示图例以便识别。2能反映数据的差异区间和范围，差异部分用颜色填充并加以区分。最后，经过这些编码，得到了最终的货币供应量增速对比图形如下：
m0-m1-m2 货币增速对比图：
m1-m2 货币增速对比差异图：
ppi-cpi 图形绘制
简单的阐述；python爬行动物，并使用它们；numpy经过简单的数据处理，最终使用。matplotlib绘制图形，实现直观显示货币供应量增长率的方式。使用接口获取数据可以随时获得数据更新和重绘图形，省去了重新抓取数据的步骤。
关于Python数据分析和绘制m1-m2数据的这篇文章到此为止，更多关于Python的内容；关于m1-m2图的内容，请搜索风行IT软件开发工作室之前的文章或者继续浏览下面的相关文章。希望大家以后能支持盛行的IT软件开发工作室！
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