这里有很多步骤。首先，我们看到。 pyplot像往常一样导入，然后导入了numpy，然后是用于访问互联网的urllib，然后导入了matplotlib.dates作为mdates，它对于将日期戳转换为 matplotlib 可以理解的日期很有用。

    然后，我们定义一个空列表，这是我们将要放置股票数据的地方，我们也开始使用split_source变量拆分数据，以换行符拆分。

    现在，我们已经解析了数据，并做好了准备。我们将使用 NumPy：

    1. date, closep, highp, lowp, openp, volume = np.loadtxt(stock_data,
    2.                                                       delimiter=',',
    3.                                                       unpack=True,
    4.                                                       # %y = partial year 15
    5.                                                       # %m = number month
    6.                                                       # %d = number day
    8.                                                       # %S = seconds
    9.                                                       # 12-06-2014
    10.                                                       converters={0: bytespdate2num('%Y%m%d')})