前言

前文講述了ppi-cpi的圖形繪制，在本文中繼續(xù)分享另外一個與經(jīng)濟息息相關(guān)的貨幣數(shù)據(jù)指標M0-M1-M2，在這里還是采用爬蟲的方式獲取數(shù)據(jù)，然后通過matplotlib;繪圖工具將nbspm0-m1-m2;數(shù)據(jù)同框展示，最后通過顏色填充來表示其中的差額部分。對于新手來講，會學習到;python的基礎(chǔ)知識、爬蟲以及圖形繪制的知識。

m0-m1-m2 數(shù)據(jù)獲取

在獲取數(shù)據(jù)之前，先講述一下數(shù)據(jù)背后的含義：

• 1 m0,即流通中的現(xiàn)金
• 2 m1,即狹義貨幣，m1 = m0 + 活期存款
• 3 m2,即廣義貨幣，m2 = m1 + 居民儲蓄存款＋單位定期存款＋單位其他存款＋證券公司客戶保證金

m1 是貨幣流動性和經(jīng)濟活躍的指標，m1 增加代表投資者信信心增強，經(jīng)濟的活躍度提高。 m1 增速大于 m2 意味著居民和企業(yè)的交易活躍，經(jīng)濟個體盈利能力強，景氣度上升。 如果 m1 小于 m2 則經(jīng)濟景氣度下降，盈利能力下降。

既然是數(shù)據(jù)獲取，就需要找一個權(quán)威的網(wǎng)站獲取數(shù)據(jù)，這里小編采用東方財富網(wǎng)的數(shù)據(jù)，這里直接給出頁面的訪問地址：

# 貨幣供應量數(shù)據(jù)訪問地址
https://data.eastmoney.com/cjsj/hbgyl.html

貨幣供應量的數(shù)據(jù)來源如下圖所示，這里只獲取月份數(shù)據(jù)和同比增長即可，絕對值在這里就不去獲取了。

既然知道了貨幣供應量數(shù)據(jù)的來源，怎么獲取數(shù)據(jù)呢，是不是要復制頁面進 excel 在進行解析，no，這樣的話不符合程序員的氣質(zhì)。我想諸位頁注意到了表格下方有分頁，那么肯定是有通過 ajax 和后臺進行通信的，通過觀察可以發(fā)現(xiàn)如下接口，可以獲取我們想要的數(shù)據(jù)：

# 貨幣供應量接口
https://datainterface.eastmoney.com/EM_DataCenter/JS.aspx?type=GJZB&sty=ZGZB&p=1&ps=200&mkt=11
# 這里也同樣貼了上一篇中 ppi 和 cpi 的接口，會發(fā)現(xiàn)都是一樣的，只不過mkt的參數(shù)不一樣
# ppi 數(shù)據(jù)和cpi 數(shù)據(jù)
https://datainterface.eastmoney.com/EM_DataCenter/JS.aspx?type=GJZB&sty=ZGZB&p=1&ps=10&mkt=22
https://datainterface.eastmoney.com/EM_DataCenter/JS.aspx?type=GJZB&sty=ZGZB&p=1&ps=10&mkt=19

至于數(shù)據(jù)的獲取，還是使用原理的方式進行操作，使用 python 抓取數(shù)據(jù)，這里采用 requests 來獲取數(shù)據(jù)：

body = requests.get(req_url).text
body = body.replace("(", "").replace(")", "")
data_list = body.split("","")
# 定義數(shù)據(jù)
date_list, m0_list, m1_list, m2_list = [], [], [], []
for node in data_list:
    node = node.replace("]", "").replace("[", "").replace("\"", "")
    arr_list = node.split(",")
    date = arr_list[0]
    if date < "2011-01-01":
        continue
    # 時間數(shù)據(jù)
    date_list.append(date)
    # 數(shù)據(jù)操作存儲
    m2_list.append(float(arr_list[2]))
    m1_list.append(float(arr_list[5]))
    m0_list.append(float(arr_list[8]))
    # 0 時間
    # 1-m2總量 2-m2同比增速 3-環(huán)比增速
    # 4-m1總量 5-m1同比增速 6-環(huán)比增速
    # 7-m0總量 8-m0同比增速 9-環(huán)比增速
    print(node)

最終獲取到的數(shù)據(jù)如下圖所示：

ppi-cpi 圖形繪制

在繪制圖形之前，需要先對數(shù)據(jù)進行處理：

• 1 數(shù)據(jù)需要進行加工，提取需要展示的數(shù)據(jù)，日期和同比數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的格式需要轉(zhuǎn)換。
• 2 在數(shù)據(jù)處理時，還是按照 m0 m1 m2 和時間的列表來獲取數(shù)據(jù)。
• 3 依舊使用 np.asarray 創(chuàng)建數(shù)據(jù)，進行圖形繪制的準備工作。

按照以上的觀點，數(shù)據(jù)處理的代碼如下圖所示：

對于圖形的繪制，有以下幾點：

• 1 圖形中需要展示 m1 和 m2 的數(shù)據(jù)情況，同時展示圖例進行標識。
• 2 能夠體現(xiàn)出數(shù)據(jù)的差值區(qū)間和范圍，差值部分進行顏色填充并予以區(qū)分。

最后，經(jīng)過這些編碼，得到了最終的貨幣供應量增速對比圖形如下：

m0-m1-m2 貨幣增速對比圖：

m1-m2 貨幣增速對比&差異圖：

總結(jié)

在本文中，介紹了簡單的;python;爬蟲，并使用;numpy;進行了簡單的數(shù)據(jù)處理，最終使用;matplotlib;進行圖形繪制，實現(xiàn)了直觀的方式展示貨幣供應量的增速圖形。使用接口的方式獲取數(shù)據(jù)可以隨時獲取數(shù)據(jù)更新重新繪制圖形，省去了數(shù)據(jù)重新抓取的步驟。

到此這篇關(guān)于Python數(shù)據(jù)分析之繪制m1-m2數(shù)據(jù)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python;m1-m2繪制內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！