Pyecharts简介

Echarts 是百度基于JavaScript 开源的可视化图表库，而 Pyecharts 相当于是 Python+echarts，即使用 Python 语言调用 echarts 的开源库，可以制作非常精美的图表。实际上 Python 可视化库有很多，包括 Matplotlib、Seaborn、Bokeh 、Pygal、 Plotly 和 Pyecharts等等。其中 Matplotlib 是大家入门数据分析的最基本可视化工具；Seaborn 实际上是 matplotlib 的一个封装，提供了很多统计分析的基本图表；Bokeh、Pygal、Plotly 和 Pyecharts 等功能相似，可以输出非常精美的可视化图表，尤其是 Plotly 和 Pyecharts ，均支持动态可交互效果，但代码相对复杂。这些可视化库基本上都支持主流 Notebook 环境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab，可以轻松集成至 Flask，Django 等主流 Web 框架。关于高级可视化库之间的优劣对比在此不做深入探究，读者可根据个人需要和编程习惯选择相应的库进行学习，本文将重点介绍 Pyecharts 及其在金融量化上的应用，代码均在Jupyter notebook上运行。关于Pyechart更详细完整的介绍可以参见其官网：Pyecharts。

2011年加入工银瑞信基金管理有限公司,现任研究部餐饮旅游、商贸零售、纺织服装行业高级研究员、基金经理。

竞秀警方立即组织专门力量一面开展调查，一面联系招聘平台留言发布者，详细询问涉案情况。

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虽然今天大盘呈现一个弱势震荡的格局，但是盘面上热点还是层出不穷，尤其是近期火热的ChatGPT、AIGC等概念，人气指标股依然封在涨停板上。在市场普跌的格局下，短线题材方向依然能够保持热度，后续可以关注热点题材的结构性机会。

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功能：查看四大板块细分类目列表，四大板块为 申万行业、概念板块、地域板块、证监会行业。

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国家发改委发布公告，启动生猪收储工作，就“农民收入增加，质量安全提升，促进农业多样化，创新社会资本参与生猪行业的发展模式”的目的，对当前生猪市场波动影响深刻的国家政策作出行动。

#df.groupby(columns)根据列值分组数据，并根据股票代码统计数据

而在每个小标题下，又是极为清晰的详细内容介绍，比如在医疗美容细分领域，又被分为注射型治疗、基于能量的治疗、手术治疗等等，并列出了每类治疗的风险和优点：

output['平均市盈率'] = round(df.groupby(columns)['pe'].mean(),2)

功能：支持沪深数百支大盘指数查询，以及3支港股大盘（恒生指数hsi，国企指数hscei,红筹指数hscci）。

但通过实际使用，他发现，文章中一些非模板化的、特定的内容需要先把有关内容“喂”给机器人，机器人才能表达出你想要的东西，“我自己试过，把自己基金的几个优点先发给ChatGPT，然后再问它这个基金的优点，ChatGPT就会把刚才的优点回答出来”。所以他对上述6000多字的研报是否真的完全由ChatGPT“独立撰写”表示质疑。

自去年11月发布以来，新型聊天机器人模型ChatGPT已经被用于各种各样的工作：撰写求职信、编写儿童读物，甚至帮助学生在论文中作弊。谷歌公司发现，从理论上来讲，如果机器人参加谷歌的面试，该公司会雇佣它成为一名入门级程序员。

我们设置过token并初始化接口后，接下来我们编写代码调用tushare模块接口获取相关股票、期货等金融数据信息了，我们这里就做一些简单的例子。输入以下代码，可以看到我们使用了Tushare一个叫daily的接口即可获取到一只股票的日线行情数据。

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