比特币主导地位图表揭示加密货币市场不为人知的故事(Python 特写)
大家好!今天我们将讨论一个非常有趣的话题:比特币统治图。 你有没有想过比特币在加密货币市场上的影响力有多大? 如果有,这篇文章就是为你准备的!

比特币占比图是衡量比特币在整个加密货币市场中所占份额的重要指标。 通过它,我们可以解读市场走势,制定投资策略。 但是,如何绘制如此精美的图表呢?
今天,我们与您分享 用 Python 绘制比特币优势图如果您不熟悉编码,不用担心。我会一步一步教你!
那么,让我们开始吧,好吗?
什么是比特币主导图?
比特币主导地位图是一张显示比特币在加密货币市场中重要性的图表。 换句话说,它直观地显示了比特币在整个加密货币市场中的 "份额"。
该图表以百分比(%)表示,计算方法很简单:用比特币的市值除以整个加密货币市场的市值,再乘以 100。例如,如果比特币的主导地位是 50%,这意味着比特币占整个加密货币市场的一半。
您可以通过查看比特币主导地位图表,了解比特币的主导地位随时间的变化情况:当比特币主导地位上升时,意味着资金正在流入比特币;当比特币主导地位下降时,则表明人们对比特币的兴趣正在转向其他加密货币(另类币)。
即使是初学者也可以利用这张图表来了解加密货币市场的全貌:比特币的主导地位越高,通常意味着当市场不稳定时,资金会流向避风港,而主导地位越低,则可能意味着投资者正在投资其他币种,以寻求更高的回报。
正如您所看到的,比特币主导地位图是一个有用的工具,可以让您一目了然地了解加密货币市场的复杂性。
加密货币市场数据提供商平台:CoinGecko
要绘制比特币优势图,我们需要导入数据,相关服务是 CoinGecko在 CoinGecko.com。CoinGecko 是加密货币市场的重要数据交付平台。其主要功能和服务包括
- 全面的数据跟踪:我们跟踪 9,000 多种加密货币和 781 家交易所。
- 实时市场数据:提供价格、市值、成交量等实时信息。
- 用户友好的界面:直观的界面,初学者和专家都能轻松使用。
- 应用程序接口服务: 为开发人员提供应用程序接口,以便将 CoinGecko 的数据整合到他们的应用程序中。
- 研究报告:我们提供有关加密货币市场的深入分析和研究报告。
- 新闻聚合器:我们与 CryptoPanic 合作,为您提供最新的加密货币新闻。
- NFT 数据:提供来自 11 个区块链网络的 4,000 多个 NFT 的数据集合。
- DEX 数据:GeckoTerminal 为 145 个区块链网络的 200 多万种硬币提供链上 DEX 数据。
通过这些不同的服务,CoinGecko 为用户提供有关加密货币市场的全面而可靠的信息。
用 Python 创建比特币优势图
现在,我们将使用 Python 代码创建自己的比特币优势图,我会在代码中一步一步地进行解释。
导入请求
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
def get_bitcoin_dominance(days=30):
try:
# 比特币市场数据
btc_url = "https://api.coingecko.com/api/v3/coins/bitcoin/market_chart"
btc_params = {
vs_currency': 'usd'、
天数': str(days)、
区间': '每日
}
btc_response = requests.get(btc_url, params=btc_params, timeout=10)
btc_response.raise_for_status()
btc_data = btc_response.json()
# 全球市场数据
global_url = "https://api.coingecko.com/api/v3/global"
global_response = requests.get(global_url, timeout=10)
global_response.raise_for_status()
global_data = global_response.json()
total_market_cap = global_data['数据']['总市值']['美元']
# 计算主导地位
dominance_data = []
for btc_point in btc_data['market_caps']:
date = datetime.fromtimestamp(btc_point[0] / 1000)
btc_cap = btc_point[1]
dominance = (btc_cap / total_market_cap) * 100
dominance_data.append({'date': date, 'dominance': dominance})
返回 pd.DataFrame(dominance_data)
except requests.RequestException as e:
print(f "API 请求错误:{e}")
返回 None
except Exception as e:
print(f "Unexpected error: {e}")
返回 None
def plot_bitcoin_dominance(df, save_path='bitcoin_dominance_chart.png'):
如果 df 为 None 或 df.empty:
print("No data available for plotting")
返回
try:
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(df['date'], df['dominance'], color='orange', linewidth=2)
plt.title('Bitcoin Market Dominance', fontsize=20, pad=20)
plt.xlabel('Date', fontsize=14)
plt.ylabel('Dominance (%)', fontsize=14)
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7)
plt.gcf().autofmt_xdate()
plt.tight_layout()
plt.savefig(save_path, dpi=300, bbox_inches='tight')
print(f "Chart saved as {save_path}")
plt.show()
except Exception as e:
print(f "Error creating chart: {e}")
最后
plt.close()
def main():
df = get_bitcoin_dominance(30)
如果 df 不是 None:
df = df.dropna().sort_values('date')
plot_bitcoin_dominance(df)
如果 __name__ == "__main__":
main()代码评注
- 导入所需的库。
获取比特币优势功能。该函数使用 CoinGecko API 获取比特币和整体市场数据。- 从 API 获取比特币市值数据。
- 获取整个加密货币市场的市值数据。
- 计算比特币主导地位:(比特币市值/总市值 * 100)
- 将计算数据转换为 pandas DataFrame。
plot_bitcoin_dominance该函数使用计算出的数据绘制图表。- 使用 matplotlib 绘制折线图,设置标题和坐标轴标签。
- 将图形保存到文件中并显示在屏幕上。
主要函数调用上述两个函数来运行整个流程。

比特币主导地位图表的含义
因此,我们制作了比特币主导地位图表,让我们能够一目了然地看到比特币在加密货币市场上影响力的演变。
当比特币的主导地位上升时,另类币市场通常趋于疲软,反之亦然;当主导地位下降时,另类币市场趋于走强。
总结
今天,我们用 Python 制作了自己的比特币优势图表。 通过这种方式将数据可视化,可以轻松了解复杂的市场状况。为什么不使用这些代码来创建自己的分析呢?你可能会发现加密货币市场背后隐藏的故事!
比特币优势图表是加密货币投资者的重要工具,因为它可以让你看到市场的全貌,做出更好的投资决策。 我们希望这篇文章对你的加密货币之旅有所帮助。
未来比特币的价格会发生什么变化,人工智能能预测吗? 比特币价格预测:用 R 和机器学习预测 2024 年比特币价格 请查看帖子了解详情!




