炒股编程数据的查看主要依赖于编程语言和相应的库。以下是一些常用的方法和步骤：
安装和导入必要的包
使用conda或pip安装数据分析库如pandas，互联数据获取库如pandas-datareader，以及可视化库如matplotlib。
导入这些库到你的编程环境中，例如在Python中可以使用`import pandas as pd`和`import matplotlib.pyplot as plt`。
获取股票数据
使用pandas-datareader或其他数据接口获取股票数据。例如，可以使用`data.DataReader`函数从微博获取数据。
或者使用tushare库，它提供了方便的接口来获取股票的日线行情数据。
查看数据
使用`head（）`方法查看数据的前几行，了解数据结构。
使用`describe（）`方法查看数据的描述统计信息，如均值、标准差、最小值、最大值等。
对于时间序列数据，可以使用`plot（）`方法绘制图形，直观查看股票价格走势。
计算和分析技术指标
可以使用pandas和numpy等库计算各种技术指标，如RSI（相对强弱指数）、KDJ（随机指标）等。
例如，计算RSI的函数可以如下实现：
```python
import pandas as pd
import numpy as np
def calculate_rsi(prices, period=14):
price_diff = prices.diff()
gain = price_diff.clip(lower=0)
loss = -price_diff.clip(upper=0)
avg_gain = gain.rolling(window=period).mean()
avg_loss = loss.rolling(window=period).mean()
rs = avg_gain / avg_loss
rsi = 100 - (100 / (1 + rs))
return rsi
```
数据可视化
利用matplotlib等可视化库将技术指标和股票价格走势绘制成图表，便于分析。
例如，绘制股票价格走势图可以如下实现：
```python
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(prices)
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price')
plt.title('Stock Price Trend')
plt.show()
```
数据处理和清洗
在分析之前，可能需要对数据进行清洗和处理，如处理缺失值、异常值等。
可以使用pandas的`dropna（）`方法删除缺失值，或使用`fillna（）`方法填充缺失值。
通过以上步骤，你可以使用编程语言和相应的库来查看和分析炒股数据，从而做出更明智的投资决策。建议初学者从简单的指标和图表开始，逐步掌握更复杂的技术和模型。