昨天我們已經學會了計算基本統計值，那今天要進一步進行「視覺化」了。透過 matplotlib，我們可以把股票的收盤價變化畫成折線圖，更直觀地觀察股價趨勢。

為什麼要畫趨勢圖？

雖然用數字也能分析股價，但「圖像化」往往能幫助我們更快掌握市場動向。

• 看出最近股價是否處於上升或下降趨勢
• 快速辨識波動區間
• 在投資決策上提供輔助依據

程式碼示範

以下是完整程式碼，使用 matplotlib 來繪製台積電（2330）的收盤價折線圖：

import matplotlib.pyplot as plt

plot_df = df.sort_values(by='Date', ascending=True)

plt.figure(figsize=(12, 6)) 
plt.plot(plot_df['Date'], plot_df['Close'], marker='o', linestyle='-')

plt.title('TSMC (2330) Close Price Trend', fontsize=16)
plt.xlabel('Date', fontsize=12)
plt.ylabel('Close Price', fontsize=12)
plt.grid(True)
plt.gcf().autofmt_xdate()

print("\n正在顯示股價趨勢圖...")
plt.show()  # 顯示圖表

程式碼拆解說明

1. 排序資料（舊到新）

plot_df = df.sort_values(by='Date', ascending=True)

股票資料通常是「最新日期在前」，但繪圖時我們習慣從左到右代表「由舊到新」，因此需要做排序。

2. 設定圖表大小

plt.figure(figsize=(12, 6))

避免圖表過小而看不清楚，這裡設定成 12 × 6。

3. 繪製折線圖

plt.plot(plot_df['Date'], plot_df['Close'], marker='o', linestyle='-')

marker='o'：在每個收盤價上加一個圓點。
linestyle='-'：使用實線連接。

4. 標題與標籤

plt.title('TSMC (2330) Close Price Trend', fontsize=16)
plt.xlabel('Date', fontsize=12)
plt.ylabel('Close Price', fontsize=12)

加上標題與軸標籤，讓圖表更容易閱讀。

5. 格線與日期格式化

plt.grid(True)
plt.gcf().autofmt_xdate()

• plt.grid(True)：加上格線，方便觀察數值位置
• plt.gcf().autofmt_xdate()：避免日期文字擠在一起，自動旋轉排版

6. 顯示圖表

plt.show()

執行結果

當程式碼執行後，會出現一張折線圖，清楚顯示台積電收盤價的走勢：

• X 軸：日期（由舊到新）
• Y 軸：收盤價（數值）
• 折線：股價隨時間的變化

總結

• 股票資料在繪圖前要確認時間排序
• matplotlib 的 plot() 可以快速繪製折線圖
• 記得加上標題、標籤、格線與日期格式化，圖表會更專業

那今天就先這樣。