本文实现的Streamlit代码可视化系统，核心解决了“多章节代码文件管理+可视化查看”的痛点，代码结构清晰、易扩展，适合Python学习者、教师、开发者使用。只需修改CHAPTERS列表适配自己的文件夹结构，即可快速搭建专属的代码管理系统。Python代码章节可视化系统。

数据层面：完成了 10 万行数据的处理与特征工程。模型层面：构建并优化了高性能预测模型，输出了特征重要性。AI 层面：实现了基于真实结果的 RAG 智能问答。系统层面：开发了完整、交互流畅的 Streamlit 可视化系统。

该系统主要实现以下核心功能：多类型金融数据（股票交易数据、行业分类数据、财务数据等）的加载与预处理市场总览与行业数据的交互式浏览股票价格走势、涨跌幅排行等可视化展示行业内个股表现对比与综合评价技术指标（如 MA5、MA10）计算与展示核心技术栈Streamlit：用于快速构建交互式 Web 应用Pandas：数据处理与分析Matplotlib：数据可视化图表绘制NumPy：数值计算支持Openpy

增加更多财务指标（如毛利率、净利润增长率）到综合评价模型添加数据时间范围筛选功能实现个股对比分析模块增加数据导出功能（支持 CSV/Excel 格式）通过该工具，用户可以快速掌握行业整体趋势与重点个股表现，为投资分析提供数据支持。工具的模块化设计也便于后续功能扩展与维护。

增加更多财务指标（如毛利率、净利润增长率）到综合评价模型添加数据时间范围筛选功能实现个股对比分析模块增加数据导出功能（支持 CSV/Excel 格式）通过该工具，用户可以快速掌握行业整体趋势与重点个股表现，为投资分析提供数据支持。工具的模块化设计也便于后续功能扩展与维护。