# coding=utf-8
import tushare as ts
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

ts.set_token('bf45a7b0187fa900b6c90d09724a9de5b7668980c1e17a21aa34fdb5')
print(ts.__version__)

pro = ts.pro_api()
stock_info = pro.stock_basic()  # 股票基本信息

# print(pro,stock_info)

# 中国电建集团 中南勘测设计研究院有限公司
dailyK = ts.get_hist_data('601669')  # 一次性获取全部日k线数据
print(dailyK)
# todo :使用绝对路径，并且路径前必须加r，导出数据
dailyK.to_excel(r"F:\data\zny.xlsx")  # 注意导出的文件后缀要写成.xlsx

# writer=pd.ExcelWriter(r"F:/zny.xlsx")
# dailyK.to_excel(writer,"sheet1")
# dailyK.to_excel("zny.xlsx")
#TODO： 切片是从数据列开始的，不是从Excel中的第一列【标题】
# https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.iloc.html
# 当日交易值，并变形
X=dailyK.iloc[:,2].values.reshape(-1,1)
print(X=dailyK.iloc[:,2].values)
Y=dailyK.iloc[:,4].values.reshape(-1,1)
print(Y=dailyK.iloc[:,4].values)
lrmodel=LinearRegression()
lrmodel.fit(X,Y)
plt.scatter(X,Y)
ypredict=lrmodel.predict(X)
plt.plot(X,ypredict,color="r")
plt.show()