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手把手丨10分钟教你看懂K线图交易策略(附python绘图代码)

(视频调试:笪洁琼) 我们从雅虎数据库随机下载一些每日财经数据,用来绘制我们K线图。在这个例子,我们将绘制“标普500ETF”每日K线图。 我们还将运用通过“bokeh.plotting”绘制带有默认工具集默认可视样式接口。它运用了Python中用于现代浏览器Web做演示交互式可视化库。 ? 上述代码输出如下所示: ? 我们提供工具将帮助你记录图表走向,并通过缩放框变焦轮将其放大或缩小。还有一个重置按钮来显示原本实际输出,一个保存按钮让你下载浏览器显示图像(即缩放图像)。 ? 第四天“看涨”(即买入)所对应所对应交易条件是: 规则1:最新烛台面积必须大于前两支烛台面积,而不管烛台颜色如何。 规则2:第二支烛台必须是红色第四天“看空”(即卖出)所对应交易情况是: 规则1:最新K线面积必须大于前两支烛台面积,而不管烛台颜色如何。 规则2:第二天烛台必须是绿色

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52个数据可视化图表鉴赏

很多Excel、PPT已有的图表或者是用这两个Office软件可以轻松绘制简单图表,现实需求却要用BI工具来实现,耗时耗力、不能快速部署落地,同时本质造轮子无异。 1.弧线图 弧线图是一种图形绘制样式,其中图形顶点沿欧几里德平面线放置,边在以该线为边界两个半平面之一绘制为半圆,或绘制为半圆序列形成平滑曲线。 6.箱线图 (不同专业录取分数线箱线图) 描述性统计,箱线图是通过四分位数以图形方式描述数据一种方便方法。方框图从方框(晶须)垂直延伸线,表示四分位数下四分位数之外可变性。 15.组合图表 组合图表是同一图纸中使用多个标记类型视图。例如,可以将利润总额显示为横条,横条上有一线显示销售总额。还可以使用组合图表同一视图中显示多个详细级别。 42.分段条形图 当两个或多个数据集并排绘制并分组同一类别下时,可以使用如图条形图这种变化。与条形图一样,每个条形图长度用于显示类别之间离散数值比较。

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    使用 Python 进行数据可视化之Bokeh

    Bokeh 主要以其交互式图表可视化而闻名。Bokeh 使用 HTML JavaScript 呈现其绘图,使用现代 Web 浏览器来呈现具有高级交互性新颖图形优雅、简洁构造。 安装 要安装此类型,请在终端输入以下命令。 pip install bokeh 散点图 散点图中散景可以使用绘图模块散射()方法被绘制。这里分别传递 x y 坐标。 # 提示列每个唯一值计数 df = data['tip'].value_counts() # 绘制图形 graph.line(df, data['tip']) # 展示模型 show(graph ) 输出: 条形图 条形图可以有水平垂直条两种类型。 = figure(title = "Bokeh Bar Chart") # 读取数据库 data = pd.read_csv("tips.csv") # 绘制图形 graph.vbar(data[

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    手把手教你用Bokeh进行可视化数据分析(附源码)

    ▍前言 一篇利用交互式可视化分析了一下金州勇士队4年3冠原因,其中数据处理部分使用了numpypandas,可视化部分使用BokehPlotly,效果非常赞,链接如下: 金州勇士4年3冠成功秘诀 Bokeh与Python可视化领域中流行库MatplotlibSeaborn不同,它使用HTMLJavaScript渲染其图形,这使得它在构建基于Web应用成为一个非常理想候选者。 Bokeh提供了两个常见选项:(1) 生成静态HTML文件,(2) Jupyter Notebook内联呈现可视化。 步骤 3:配置图形界面 你将配置图形,为可视化准备画布。 然后使用dict将颜色配置映射到winLoss特征。 步骤 5:组织布局 图形绘制完毕,我们想将两个绘图进行布局。Bokeh,可以是使用网格式布局,或者选项卡切换式布局。 # 可视化展示 show(grid) 如果运行没有问题,那么将会创建一个新浏览器窗口,然后出现我们可视化图形。 ? 可以看到,图像右上角有一个工具选项,有套索,单击,刷新,保存。

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    怎样用Python绘制?怎么用?终于有人讲明白了

    01 概述 折线图(Line)是将排列工作表列或行数据进行绘制后形成线状图形。折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化连续数据,非常适用于显示相等时间间隔下数据趋势。 ▲图2 代码示例②运行结果 代码示例②第3行使用multi_line()方法,实现一次性绘制折线,同时,参数定义不同折线颜色。 ▲图4 代码示例④运行结果 代码示例④代码示例③基础增加了图例位置、显示或隐藏图形属性;通过点击图例,可实现图形显示或隐藏,当折线数目较多或者颜色干扰阅读时,可以通过该方法实现对某一折线数据重点关注 这种通过图例、工具、控件实现数据人机交互可视化方式,正是Bokeh得以GitHub火热原因,建议工作实践予以借鉴。 ▲图8 代码示例⑧运行结果 代码示例⑧第22、23行通过line()方法绘制曲线,严格讲这两曲线并不是Bokeh时间序列标准绘制方法。

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    沿用70多年经典数据可视化方法,如何用Python实现?

    01 概述 时间序列(Time series)是指将某种现象某一个统计指标不同时间各个数值,按时间先后顺序排列而形成序列。 ▲时间序列 时间序列每个观察值大小,是影响变化各种不同因素同一时刻发生作用综合结果。从这些影响因素发生作用大小方向变化时间特性来看,这些因素造成时间序列数据变动分为如下4种类型。 ▲图1 代码示例①运行结果 代码示例①第8行np.convolve用来计算离散点移动平均值;第10行画布预定义x轴数据类型为datetime;第12行绘制离散点(散点图);第13行绘制曲线。 ▲图3 代码示例②运行结果 代码示例②第11行画布预定义x轴数据类型为datetime;第41、43行绘制时间序列曲线。 ▲图5 代码示例⑤运行结果 代码示例⑤采用modes接口进行图形绘制,第25行为该图形增加平移工具并自定义滚轮缩放速率。读者仅需要了解采用这种方式进行绘图基本流程即可。

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    五个创建交互式图表Python库

    你可以matplotlib绘制一张图表,运用PhythonJavaScript插件增加交互功能,然后用D3渲染。 如果你熟悉D3JavaScript,就可以创造无穷尽各种图形。 当你准备发布图形时候,最后添加一行额外代码,把你图形转换成HTMLJavaScript字符,就可以嵌入到任何网页Bokeh允许用户浏览器操作数据方面做得尤为突出,用户可以通过滑动下拉菜单进行筛选。与mpld3一样,你可以在其中缩放和平移操作图表,但是也可以关注通过框或套索选中一组数据点matplotlib或Bokeh后端绘图是分开进行,因此,你能够专注于数据,而非编写绘图代码。 HoloViews提供主要交互功能是滑动,因此,人们能够通过一个变量来观察它影响。 另一种Plotly操作和分享图形方式是Mode中进行操作。你可以用SQL拖入数据,Phthon Notebook,利用Plotly离线库绘制查询结果,之后把交互式图表添加到报告

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    Python数据可视化:5段代码搞定散点图绘制与使用,值得收藏

    特点是能直观表现出影响因素预测对象之间总体关系趋势。优点是能通过直观醒目的图形方式反映变量间关系变化形态,以便决定用何种数学表达方式来模拟变量之间关系。 这在Web数据化中非常有用,不同方式,不同设备展示效果会有些许差异。 p.scatter(x, y, **kwargs)参数说明。 ▲图4 代码示例②运行结果 代码示例②第11行第15行使用scatter方法进行散点图绘制。 第7行工具不同工具定义,第9行数据点不同颜色定义,第20行第21行采用网格显示图形,可以提前了解这些技巧,具体使用方法在下文中会专门进行介绍。 代码示例③再次对前面提到鸢尾花数据集进行分析,图5x轴为花瓣长度,y轴为花瓣宽度,据此可以将该散点数据聚类为3类。同时,该段代码展示了常规图形绘制流程,含x、y轴标签。 ?

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    好看数据可视化图片都是用什么做? | 数答

    除此之外,它还可以用于绘制其它各种各样数据图,绘制完成之后可以发布并且嵌入到网页或者PPT。 ? ? ? 为了Power BI也可以绘制出动态条形图,Wishyoulization开发了Animated Bar Chart Race插件,Power BImarketplace里面搜索下载之后便可以使用 2.1 Bokeh Bokeh是一款基于Python交互式数据可视化工具,它提供了优雅简洁方法来绘制各种各样图形,可以高性能地可视化大型数据集以及流数据,帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。 它让我们可以用更少代码去展示想要展示图形,把专注力集中在数据探索,而不是绘图过程。 ? ,欢迎留言区进行留言,数据室会尽可能多“数答”这个版块对大家提出问题进行回答~

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    Python可视化工具概览

    对于第二点,如果生产环境对效率要求较高,可以更换其他库,或者批量生产时采用多进程方式来加快处理。 作为Python中使用最广泛可视化工具之一,matplotlib可以绘制大多数常见图。 geopandas扩展了pandas(pandas中有简单绘图模块,可以说是提供了数据处理可视化一龙服务)数据类型,从而允许进行几何操作,其目标是使python地理空间数据处理更加简单。 BokehHoloViews是开源交互式可视化库,其目标都是期望绘制美观交互式图形,而且针对大数据流进行优化,以使得数据分析可视化能够更加简单。 HoloViews可视化示例 上述给出BokehHoloViews示例均为静态图形,可以前往查看官方示例,以更好体验基于JS带来交互式可视化效果。 PyQtGraph是基于PyQt4/PySidenumpy纯Python图形GUI库,主要应用于数学/科学/工程应用领域。 PyQtGraph支持2D/3D图形绘制,而且还提供了一些高级特征。

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    干货:可视化项目实战经验分享,轻松玩转Bokeh(建议收藏)

    我们首先创建一个图形(figure),然后图形添加称为图形符号(glyphs)元素。 一个有用检查器是当用户将鼠标悬停在数据点时出现提示工具, Bokeh 称为 HoverTool 。 ? ,绘制图形如下: ? 这个直方图非常混乱,因为有 16 家航空公司同一图表绘制! 如果想比较航空公司,由于信息重叠,这几乎是不可能。 幸运是,我们可以添加小部件(widgets)以使绘图更清晰并实现快速比较。 Bokeh 还有许多其他类型交互,但是现在,我们三个控件允许用户图表“玩”很多!

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    干货推荐 | 掌握这几点,轻松玩转 Bokeh 可视化 (项目实战经验分享)

    我们首先创建一个图形(figure),然后图形添加称为图形符号(glyphs)元素。 一个有用检查器是当用户将鼠标悬停在数据点时出现提示工具, Bokeh 称为 HoverTool 。 ? ,绘制图形如下: ? 这个直方图非常混乱,因为有 16 家航空公司同一图表绘制! 如果想比较航空公司,由于信息重叠,这几乎是不可能。 幸运是,我们可以添加小部件(widgets)以使绘图更清晰并实现快速比较。 Bokeh 还有许多其他类型交互,但是现在,我们三个控件允许用户图表“玩”很多!

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    掌握这几点,轻松玩转 Bokeh 可视化 (项目实战经验分享)

    我们首先创建一个图形(figure),然后图形添加称为图形符号(glyphs)元素。 一个有用检查器是当用户将鼠标悬停在数据点时出现提示工具, Bokeh 称为 HoverTool 。 ? ,绘制图形如下: ? 这个直方图非常混乱,因为有 16 家航空公司同一图表绘制! 如果想比较航空公司,由于信息重叠,这几乎是不可能。 幸运是,我们可以添加小部件(widgets)以使绘图更清晰并实现快速比较。 Bokeh 还有许多其他类型交互,但是现在,我们三个控件允许用户图表“玩”很多!

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    用Python进行美丽而轻松绘图— Pandas + Bokeh

    尽管Matplotlib可以满足我们Python绘制图形所有需求,但有时使用它创建漂亮图表有时会很耗时。好吧,有时候我们可能想向老板展示一些东西,以便拥有一些漂亮且互动情节。 有很多出色库可以做到这一点,Bokeh就是其中之一。但是,可能还需要一些时间来学习如何使用此类库。实际,已经有人为我们解决了这个问题。 现在,我们Pandas数据框中有数据。开始用于pandas_bokeh绘制数据之前,我们需要将输出设置为笔记本,这将适用于Jupyter / iPython笔记本。 figsize元组定义图大小(宽度,高度) xlim分别ylim定义x轴y轴默认范围。在这里,我仅设置y轴。 因此,该图表将被保存并输出到可以保留分发HTML文件。 ? 本文中,我演示了如何使用该pandas_bokeh库以极其简单代码但具有交互功能精美演示来端对端绘制Pandas数据框。

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    Star 过万,用 Python 做交互式图形这款工具火了!

    转自量子位,作者乾明 GitHub ,一份用 Python 做交互式图形资源火了。 这一工具名为 Bokeh,官方介绍称,它能读取大型数据集或者流数据,以简单快速方式为网页提供优美、高交互性能图形。 比如,有人用它做出了这样图: ? 有人做出了这样图: ? : 低级接口能为应用开发者提供高度灵活图形表示(支持自定义一些顶层组件) 中级接口主要用于绘制曲线(会默认加载一些低级组件) 高级接口用于快速简单地构建复杂图形 官方支持 Python 2.7 3.5 + 版本,在其他版本 Python 功能可能会受限。 有人正在将 Bokeh 用户指南汉化: https://github.com/DonaldDai/Bokeh-CN 具体实现方面,官方提供了教程与示例: ?

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    GitHub热榜第一,标星近万:这个用Python做交互式图形项目火了

    乾明 发自 凹非寺 GitHub,一份用Python做交互式图形资源火了。 这一工具名为Bokeh,官方介绍称,它能读取大型数据集或者流数据,以简单快速方式为网页提供优美、高交互性能图形。 : 低级接口能为应用开发者提供高度灵活图形表示(支持自定义一些顶层组件) 中级接口主要用于绘制曲线(会默认加载一些低级组件) 高级接口用于快速简单地构建复杂图形 官方支持Python 2.73.5 +版本,在其他版本Python功能可能会受限。 ,下载地址: https://www.anaconda.com/distribution/ 工具使用方面,官方也提供了详尽用户指南,包括快速安装运行、了解基础概念、如何处理数据、绘图、添加注释交互等等 有人正在将Bokeh用户指南汉化: https://github.com/DonaldDai/Bokeh-CN 具体实现方面,官方提供了教程与示例: ?

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    Star 过万,用 Python 做交互式图形这款工具火了!

    转自量子位,作者乾明 GitHub ,一份用 Python 做交互式图形资源火了。 这一工具名为 Bokeh,官方介绍称,它能读取大型数据集或者流数据,以简单快速方式为网页提供优美、高交互性能图形。 比如,有人用它做出了这样图: ? 有人做出了这样图: ? : 低级接口能为应用开发者提供高度灵活图形表示(支持自定义一些顶层组件) 中级接口主要用于绘制曲线(会默认加载一些低级组件) 高级接口用于快速简单地构建复杂图形 官方支持 Python 2.7 3.5 + 版本,在其他版本 Python 功能可能会受限。 有人正在将 Bokeh 用户指南汉化: https://github.com/DonaldDai/Bokeh-CN 具体实现方面,官方提供了教程与示例: ?

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