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本文是一个完整的Python实例，旨在帮助读者通过Python语言获取茅台股票的交易数据，并加以分析。

1. 准备工作

在开始之前，需要先安装好以下库：

• tushare：该库提供了一个Python API，可以方便地获取股票数据。
• matplotlib：这是一个可视化库，用于绘制股票数据的图表。

安装方法如下：

pip install tushare
pip install matplotlib

在安装好库之后，直接上代码：

2. 代码示例

import tushare as ts
import matplotlib.pyplot as plt

# 登录tushare账号
ts.set_token('你的tushare_token')
pro = ts.pro_api()

# 获取股票代码
code = '600519.SH'

# 获取茅台股票的历史交易数据
df = pro.daily(ts_code=code)

# 转换交易日期格式
df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'], format='%Y%m%d')

# 按交易日期升序排序
df = df.sort_values('trade_date')

# 绘制茅台股票的收盘价趋势图
plt.plot(df['trade_date'], df['close'])

# 显示图表
plt.show()

以上是一个简单的茅台股票交易数据分析的例子，首先通过tushare库的pro_api接口登录账号，然后获取股票代码和历史交易数据。通过matplotlib库绘制收盘价的图表。这个过程中需要注意：将字符串格式的交易日期转换为Python中的日期格式，并按照交易日期升序排序。

下面再看一个示例，演示如何获取茅台股票的最高价和最低价，并计算茅台股票一年的年化收益率：

import tushare as ts
import pandas as pd

# 登录tushare账号
ts.set_token('你的tushare_token')
pro = ts.pro_api()

# 获取股票代码
code = '600519.SH'

# 获取茅台股票的历史交易数据
df = pro.daily(ts_code=code)

# 转换交易日期格式
df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'], format='%Y%m%d')

# 按交易日期升序排序
df = df.sort_values('trade_date')

# 获取茅台股票的最高价和最低价
high_price = df['high'].max()
low_price = df['low'].min()

# 计算茅台股票的年化收益率
first_day_price = df.iloc[0]['open']
last_day_price = df.iloc[-1]['close']
total_year = (df.iloc[-1]['trade_date'] - df.iloc[0]['trade_date']).days / 365
annualized_yield = (last_day_price / first_day_price) ** (1 / total_year) - 1

# 打印结果
print('茅台股票最高价：', high_price)
print('茅台股票最低价：', low_price)
print('茅台股票一年的年化收益率：{:.2%}'.format(annualized_yield))

以上示例演示了如何通过pandas库的数据分析功能，获取茅台股票的最高价和最低价，并计算一年的年化收益率。通过iloc函数获取数据集中的第一天和最后一天的股价，然后根据公式计算出年化收益率。

通过以上示例可以看到，在Python中获取和分析股票数据非常方便。我们只需要使用tushare等Python库，就可以在不离开Python环境的情况下，获取和分析丰富的股票交易数据，从而更好地指导投资决策。