Python脚本 / 数据可视化 / 多源数据可视化分析系统-多源数据可视化分析系统

本系统是一套面向多源数据的可视化分析工具，基于Python数据分析生态构建，可读取结构化Excel数据源并自动生成专业级分析图表和HTML报告。

系统聚焦两大分析场景：

1. A股金融市场分析：读取沪深A股4000+只股票的实时数据，自动生成板块分布饼图、成交量Top15排行柱状图、涨跌幅分布直方图，直观展示市场结构和资金动向。针对个股（如贵州茅台600519），生
成日K线走势图并叠加MA20/MA60双均线，标注历史最高收盘价，辅助技术分析决策。

2. 豆瓣影评数据分析：读取豆瓣电影Top250完整榜单，生成评分分布直方图、评分区间占比饼图，以及年度电影数量与平均评分的双Y轴趋势图。可直观看到经典电影年代分布和评分走势。

所有图表统一采用专业配色方案，支持中文渲染，输出为高分辨率PNG图片（150
DPI）。同时自动生成一个响应式HTML分析报告页面，将所有图表嵌入精美卡片布局，包含概览统计卡片和技术指标说明，可直接用于演示汇报或嵌入Web页面。

技术架构：Python 3 + Pandas + Matplotlib + openpyxl

1. 数据读取层：使用pandas读取Excel数据源（openpyxl引擎），自动处理中文字段名和缺失值。支持多工作簿数据源，通过统一的数据接口屏蔽底层文件路径差异，上层分析函数无需关心数据来源。

2. 可视化引擎：基于Matplotlib面向对象API构建，统一管理全局样式（配色、字体、网格、边框）。配置6色自定义调色板（Indigo/Teal/Amber/Rose/Cyan/Green），所有图表风格一致。

3. K线图与均线计算（核心难点）：读取茅台641条日K线数据（日期/开/高/低/收/量），使用pandas的rolling(20/60).mean()计算移动均线。通过fill_between填充最高-最低价区间，叠加双均线折线
，并使用idxmax定位历史最高收盘价配合annotate标注箭头，在一张图上呈现5个信息维度。

4. 双Y轴图表（年份趋势图）：左侧Y轴为柱状图展示每年电影数量，右侧Y轴为折线图展示平均评分，使用twinx()创建共享X轴的双坐标轴，解决不同量级数据的可视化问题。

5. HTML报告生成：不使用任何前端框架，纯Python字符串拼接生成响应式HTML页面。采用CSS
Grid自适应布局（桌面2列/移动端1列），渐变Hero区域、统计卡片、悬停动效。所有图表以Base64或相对路径嵌入，报告独立可分发。

6. 中文字体兼容：通过matplotlib的font.sans-serif配置项设置字体回退链（微软雅黑→SimHei→思源黑体），覆盖Windows/macOS/Linux三平台的中文正常显示。