《python编程：从入门到实践》 16.2.6内容
因为2017年12月的数据不完整，所以只取1月到11月的数据。
需要将数据分成每月、清爽的花卷、每周几组，计算每组的平均值。 导入Python标准库模块itertools中的函数groupby，合并和排序x轴和y轴上的数据，并按函数groupby进行分组。 分组后，求出每组的平均值，并存储在xy_map变量中。 最后，分离存储在xy_map中的x轴和y轴数据。 画画。
importjsonfrommatplotlibimportpyplotaspltfromitertoolsimportgroupby #图标格式PLT.rcparams [ ' font.sans-serif ' ]=[ 使用默认字体PLT.rcparams [ ' axes.unicode _ MINUS ' ]=false #保存图像时显示为符号-框的第二个问题filename=' BTC _ close 保存日期和收盘价dates=[ ] months=[ ] weeks=[ ] weekdays=[ ] close=[ ] # 打印每日信息for BTC _ dictinbtc _ data 3360 dates.append (BTC ) data 3360 dates.append months.append (int (BTC _ dict ) ' month ) close.append (int (float (BTC _ dict (' close ' ) ) )计算月日平均值def draw _ line (y_data，y _ data，title，y _ line ) viny]xy_map.append([x，sum ] y _ lisst ) )，viny ) )，map.apppen y_mean=[*zip(*xy_map ) ] #创建y fontsize=20 ) #plt.xlabel=(' ' ) #plt.ylabel ('，fontsize=16 ) PLT.xticks ) range ) 1、12、 1 ) )表示每月的坐标为labelsize=16 ) PLT.legend(#显示图标plt.show ) (idx _ month=dates.index (2017-12-01 ) )表示2017