在股市分析裡，除了觀察股價的漲跌，成交量也是很重要的指標。成交量代表一段時間內的交易總數，可以幫助我們判斷市場的熱度，以及股價上漲或下跌背後的力量。那今天製作成交量長條圖。

程式碼範例

plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.bar(df['Date'], df['Volume'], color='gray')
plt.title('台積電 (2330) 成交量長條圖', fontsize=16)
plt.xlabel('日期', fontsize=12)
plt.ylabel('成交量', fontsize=12)
plt.grid(True)
plt.xticks(rotation=45)

plt.tight_layout()
plt.show()

程式步驟說明

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

• 建立一個新的圖表視窗
• figsize=(12, 6) 表示圖表大小：寬 12 吋，高 6 吋

plt.bar(df['Date'], df['Volume'], color='gray')

• 使用 長條圖 (bar) 來繪製資料
• df['Date'] → 放在 X 軸（時間）
• df['Volume'] → 放在 Y 軸（成交量數字）
• color='gray' → 長條的顏色是灰色

plt.title('台積電 (2330) 成交量長條圖', fontsize=16)

• 設定圖表標題。
• fontsize=16 → 字體大小設為 16，比一般軸標籤更大
• 好處是讓人一眼就知道這張圖在顯示什麼

plt.xlabel('日期', fontsize=12)
plt.ylabel('成交量', fontsize=12)

• xlabel → X 軸名稱，這裡是「日期」
• ylabel → Y 軸名稱，這裡是「成交量」
• fontsize=12 → 文字大小設定為 12，保持清晰

plt.grid(True)

• 打開背景的格線
• 在長條圖中，格線可以幫助我們更容易讀取大概的數值
• 例如看到某一根柱子接近 5,000,000，就不用去對著 Y 軸刻度猜

plt.xticks(rotation=45)

• 控制 X 軸標籤（日期）的顯示角度
• rotation=45 → 文字旋轉 45 度
• 原因：如果日期很多，標籤水平排會重疊，旋轉後能避免擠在一起

總結

這幾行程式碼的作用是：

• 設定圖表大小（figure）
• 畫出成交量長條圖（bar）
• 加上標題與軸標籤（title, xlabel, ylabel）
• 顯示格線（grid）讓數據更好讀
• 調整日期標籤角度（xticks(rotation=45)）避免重疊

那今天就先這樣。