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时间序列数据在数据科学领域无处不在，在量化金融领域也十分常见，可以用于分析价格趋势，预测价格，探索价格行为等。
学会对时间序列数据进行可视化，能够帮助我们更加直观地探索时间序列数据，寻找其潜在的规律。
本文会利用Python中的matplotlib【1】库，并配合实例进行讲解。matplotlib库是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包（2D绘图库），是Python中最基本的可视化工具。
【工具】Python 3
【数据】Tushare
【注】示例注重的是方法的讲解，请大家灵活掌握。
1.单个时间序列
首先，我们从tushare.pro获取指数日线行情数据，并查看数据类型。
import tushare as ts
import pandas as pd
pd.set_option('expand_frame_repr', False) # 显示所有列
ts.set_token('your token')
pro = ts.pro_api()
df = pro.index_daily(ts_code='399300.SZ')[['trade_date', 'close']]
df.sort_values('trade_date', inplace=True)
df.reset_index(inplace=True, drop=True)
print(df.head())
trade_date close
0 20050104 982.794
1 20050105 992.564
2 20050106 983.174
3 20050107 983.958
4 20050110 993.879
print(df.dtypes)
trade_date object
close float64
dtype: object 另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。
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