使用yfinance绘制公司股份数遇ValueError，如何用Numpy修复？

问题场景 #

用yfinance获取微软（MSFT）的股份数量并按日期绘图时，运行代码触发如下错误：

原代码 #

import yfinance as yf
import matplotlib.pyplot as plt

ticker_symbol = 'MSFT'
stock = yf.Ticker(ticker_symbol)
s = stock.get_shares_full()
s = stock.get_shares_full(start="2023-01-01")
print(s)
# 输出示例：
#      2023-01-04 00:00:00-05:00    7461940224
#      2023-01-06 00:00:00-05:00    7454470144
#      ...
#      dtype: int64
dates=s.index
shares=s.values
plt.plot(dates, shares)

错误提示 #

ValueError: Multi-dimensional indexing (e.g. `obj[:, None]`) is no longer supported. Convert to a numpy array before indexing instead.

用Numpy解决的方案 #

问题出在yfinance返回的shares数据结构无法被matplotlib直接处理，转成numpy数组就能解决。修改后的完整代码如下：

import yfinance as yf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ticker_symbol = 'MSFT'
stock = yf.Ticker(ticker_symbol)
# 直接一次获取指定起始日期的股份数据，不用重复调用
s = stock.get_shares_full(start="2023-01-01")

dates = s.index
# 把shares转换成numpy数组
shares = np.array(s.values)

plt.plot(dates, shares)
plt.title(f'{ticker_symbol} 2023年以来股份数量变化')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('股份数量')
plt.xticks(rotation=45)  # 旋转日期标签避免重叠
plt.tight_layout()  # 自动调整布局
plt.show()

核心修改点 #

• 新增导入numpy库
• 用np.array(s.values)将原数据转为numpy数组，规避多维索引的兼容问题
• 优化原代码：删除重复的get_shares_full()调用，提升效率

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mahmood