实现折线图显示股票数据需要利用Python中的数据处理和可视化库来完成。下面是实现折线图显示股票数据的一种常见方法：

1. 数据获取和处理
首先，你需要获取股票数据并将其存储在合适的数据结构中。Python提供了许多库用于数据获取，例如pandas和numpy。你可以使用pandas的`read_csv()`函数来从CSV文件中读取数据，并将其存储在DataFrame中。

```python
import pandas as pd

# 从CSV文件中读取数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 处理数据
# ...
```

在数据处理阶段，你可以对股票数据进行各种操作，例如筛选需要显示的股票、日期范围等。确保你对数据进行所需的转换和处理。

2. 数据可视化
接下来，你可以使用数据可视化库（例如matplotlib和seaborn）来绘制折线图。下面是使用matplotlib库绘制折线图的示例代码：

```python
import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制折线图
plt.plot(data['日期'], data['收盘价'])

# 设置标题和标签
plt.title('股票收盘价变化')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('收盘价')

# 显示图形
plt.show()
```

在这个例子中，我们使用matplotlib的`plot()`函数来绘制折线图。通过传入股票数据中的日期和收盘价列，我们可以绘制股票的收盘价折线图。然后，我们使用`title()`、`xlabel()`和`ylabel()`函数来设置标题和轴标签。最后，使用`show()`函数显示图形。

3. 添加更多图形元素
除了折线图，你还可以根据需要添加其他的图形元素，例如网格线、坐标轴范围等。下面是一个示例代码：

```python
# 绘制折线图
plt.plot(data['日期'], data['收盘价'])

# 添加网格线
plt.grid(True)

# 设置坐标轴范围
plt.xlim('2020-01-01', '2020-12-31')
plt.ylim(0, 100)

# 设置标题和标签
plt.title('股票收盘价变化')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('收盘价')

# 显示图形
plt.show()
```

在这个示例中，我们使用`grid()`函数添加网格线，并使用`xlim()`和`ylim()`函数设置坐标轴范围。

你还可以使用其他函数和参数来自定义图形的外观，例如线条颜色、标记样式、图例等。详细了解matplotlib库的文档可以帮助你进行更高级的定制和配置。

总结：
通过pandas库获取和处理股票数据，然后使用matplotlib库绘制折线图来显示股票数据。你可以根据需要添加其他图形元素来定制图形。希望这个方法能够帮助你展示股票数据的变化趋势。