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用PYTHON可视化分析热门MEMECOIN的代码思路参考。

article 2024/10/22 2:45:47

用PYTHON可视化分析热门MEMECOIN的代码，

要用Python进行热门MemeCoin的可视化分析，可以使用pandas进行数据处理，matplotlib和seaborn进行可视化。以下是一个示例代码，展示如何抓取热门MemeCoin的价格数据并进行可视化分析。

环境准备

确保你安装了以下Python库：

bash

pip install pandas matplotlib seaborn requests

示例代码

import requests
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 设置图形的样式
sns.set(style="whitegrid")

# 获取热门MemeCoin的数据
def fetch_memecoin_data():
    url = "https://api.coingecko.com/api/v3/coins/markets?vs_currency=usd&order=market_cap_desc&per_page=30&page=1&sparkline=false"
    response = requests.get(url)
    data = response.json()

    # 筛选出MemeCoin（这里以狗狗币和柴犬币为例）
    memecoins = [coin for coin in data if coin['id'] in ['dogecoin', 'shiba-inu']]
    return memecoins

# 处理数据
def process_data(memecoins):
    df = pd.DataFrame(memecoins)
    df = df[['id', 'current_price', 'market_cap', 'price_change_percentage_24h']]
    df.columns = ['Coin', 'Current Price (USD)', 'Market Cap (USD)', '24h Price Change (%)']
    return df

# 可视化分析
def visualize_data(df):
    # 当前价格和市值的条形图
    plt.figure(figsize=(12, 6))
    sns.barplot(x='Coin', y='Current Price (USD)', data=df)
    plt.title('Current Price of Popular MemeCoins')
    plt.ylabel('Current Price (USD)')
    plt.xticks(rotation=45)
    plt.show()

    # 24小时价格变化的条形图
    plt.figure(figsize=(12, 6))
    sns.barplot(x='Coin', y='24h Price Change (%)', data=df, palette='coolwarm')
    plt.title('24h Price Change of Popular MemeCoins')
    plt.ylabel('24h Price Change (%)')
    plt.xticks(rotation=45)
    plt.show()

if __name__ == "__main__":
    memecoins = fetch_memecoin_data()
    df = process_data(memecoins)
    visualize_data(df)

代码说明

数据获取：fetch_memecoin_data函数从CoinGecko API抓取市场上前30种加密货币的数据，并筛选出MemeCoin（例如狗狗币和柴犬币）。
数据处理：process_data函数将获取的数据转换为pandas的DataFrame，提取有用的列并重命名。
可视化分析：visualize_data函数使用seaborn和matplotlib绘制当前价格和24小时价格变化的条形图。
主逻辑：在主程序中调用数据获取、处理和可视化函数。