大数据文摘作品 编译：大山、笪洁琼、Yawei Xia 对于K线图，相信做交易的朋友都不陌生。本文作者用简单明了的语言解释了三日K线的交易原则，也分享了如何用python绘制K线图的方法和代码。...，用来绘制我们的K线图。...我们还将运用通过“bokeh.plotting”绘制带有默认工具集和默认可视样式的接口。它运用了Python中用于现代浏览器Web做演示的交互式可视化库。...在第四天“看涨”（即买入）所对应的所对应的交易条件是： 规则1：最新烛台的面积必须大于前两支烛台的面积，而不管烛台的颜色如何。 规则2：第二支烛台必须是红色的。...在第四天“看空”（即卖出）所对应的交易情况是： 规则1：最新K线的面积必须大于前两支烛台的面积，而不管烛台的颜色如何。 规则2：第二天的烛台必须是绿色的。
大家好，我是俊欣，今天来和大家分享一下“如何用Pandas来绘制交互式的图形”，希望读者朋友们读了之后能够有所收获。...01 Plotly作为后端支持 我们可以使用第三方的可视化模块来做“Pandas”的后端支持，例如“Plotly”以及“Bokeh”等模块，进而便可以绘制出交互式的图形了，我们先来看一下“Plotly”...02 Bokeh作为后端支持 好了，我们来看一下用“Bokeh”作为后端支持的“Pandas”可视化该如何来操作，我们也同样来绘制一个散点图，通过不同的类别来区分的，代码如下 pd.options.plotting.backend...title='Proline and Hue by wine class', show_figure=False) show(p1) 绘制出来的结果如下...“Bokeh”模块当中有“plot_grid”方法可以用来绘制仪表盘，例如下面的代码绘制出了四个图形，分别是一张散点图，3张直方图，代码如下 output_notebook() p1 = data.plot_bokeh.scatter
条形通常从中心点开始向外延伸，但也可以别处为起点以显示数值范围（如跨度图）。此外，条形也可以如堆叠式条形图般堆叠起来。 推荐的制作工具有：jChartFX、Bokeh。...34、气泡图 气泡图是一种包含多个变量的图表，结合了散点图和比例面积图，圆圈大小需要按照圆的面积来绘制，而非其半径或直径。...子弹图最初由 Stephen Few 开发，用来取代仪表盘上如里程表或时速表这类图形仪表，解决显示信息不足的问题，而且能有效节省空间，更可除掉仪表盘上一些不必要的东西。...蜡烛图通过使用烛台式的符号来显示多种价格信息，例如开盘价、收盘价、最高价和最低价，每个代表单一时间段（每分钟、每小时、每天或每月）的交易活动。...每个烛台符号沿着 X 轴上的时间刻度绘制，显示随着时间推移的交易活动。 但是，蜡烛图只能显示开盘价和收盘价之间的关系，而非两者之间所发生的事件，因此也无法用来解释交易波动的缘由。
这篇文章只扩展到 2D 图，为下一次讲 3D 图和商业报表（dashboard）留了一些空间，不过这次要讲的包中，许多都可以很好地支持 3D 图和商业报表。...这些包都很适合第一次探索数据，但要做演示时用这些包就不够了。 Matplotlib 是比较低级的库，但它所支持的自定义程度令人难以置信（所以不要简单地将其排除在演示所用的包之外！）...这张图的主要目的是展示如何用尽量少的线条做出一张有用的图，当然也许它可能不那么美观。...以下是我针对一个简单图形构建的不同的表示，以及一些从斯坦福 SNAP 下载的代码（关于绘制小型 Facebook 网络）。...Pyecharts绘制可视化地图专辑 Python 绘制惊艳的瀑布图 使用日历热图进行时序数据可视化 用 GeoPandas 绘制超高颜值数据地图 一行 Python 代码轻松构建树状热力图 这种
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，或者在批量生产时采用多进程的方式来加快处理。 作为Python中使用最广泛的可视化工具之一，matplotlib可以绘制大多数常见的图。...也可以看这里： 如何用python画图——带你入门matplotlib 如何用python画图--matplotlib实例与补充 但是matplotlib默认设置绘图效果不是非常美观，而且matpltolib...Bokeh和HoloViews是开源的交互式可视化库，其目标都是期望绘制美观的交互式图形，而且针对大数据流进行优化，以使得数据分析和可视化能够更加简单。...而且其提供了Bokeh，matplotlib和Datashader可视化库的扩展。前往官网可以了解更多关于PyViz的介绍。 ?...PyQtGraph是基于PyQt4/PySide和numpy的纯Python图形和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。
数据类型和视觉化 是否在处理专门的用例，如地理图或大数据集？考虑一个特定的库是否支持绘图类型或有效处理大型数据集。...几乎所有对数据科学感兴趣的人都可能至少使用过一次Matplotlib。...推荐阅读(点击阅读)：快速掌握 Seaborn 分布图的 10 个例子, Seaborn 绘制 21 种超实用精美图表, 太厉害了！...下面是如何用Plotly实现的： top_followers = new_profile.sort_values(by="followers", axis=0, ascending=False)[:100...推荐阅读(点击阅读)：Python地图绘制工具folium基础知识全攻略 优点 易于创建一个带有标记的地图 与Plotly、Altair和Bokeh等其他选项相比，Folium通过利用开放的街道地图提供了一种更直接的方法
这篇文章只扩展到 2D 图，为下一次讲 3D 图和商业报表（dashboard）留了一些空间，不过这次要讲的包中，许多都可以很好地支持 3D 图和商业报表。...这些包都很适合第一次探索数据，但要做演示时用这些包就不够了。 Matplotlib 是比较低级的库，但它所支持的自定义程度令人难以置信（所以不要简单地将其排除在演示所用的包之外！）...第二个图是回归实验残差的 Q-Q 图。这张图的主要目的是展示如何用尽量少的线条做出一张有用的图，当然也许它可能不那么美观。...很有潜力绘制优秀图形。...以下是我针对一个简单图形构建的不同的表示，以及一些从斯坦福 SNAP 下载的代码（关于绘制小型 Facebook 网络）。 ?
在之前的一篇文章当中，小编当时分享了如何用Python当中的gif模块来制作gif格式的图表， 厉害了，用Python绘制动态可视化图表，并保存成gif格式 今天小编再给大家来介绍一种制作gif格式图表的新方法...下载和导入数据库 我们这次用到的数据集是bokeh模块自带的数据集，通过下面这一行代码直接就可以下载 import bokeh bokeh.sampledata.download() 然后导入后面要用到的数据集...，我们挑选的是指定国家的1950年至今不同年龄阶段的人口所占比重的数据 from bokeh.sampledata.population import data import numpy as np...data = filter_loc('United States of America') data.head() output 先绘制若干张静态的图表 我们可以先绘制若干张静态的图表，然后将这几张图表合成一张...当然也是可以的，例如我们打算绘制1950年到2020年不同年龄阶段的人口比例分布图，首先第一步在于我们先要绘制1950年，也就是起始年，该年不同年龄阶段的人口比例分布图，代码如下 fig, (ax1,
Seaborn的高级绘图功能 Seaborn提供了一些高级绘图功能，如Pair Plots、Heatmaps等，可以更全面地了解数据之间的关系。...Matplotlib和Seaborn都提供了一些优化选项，如使用plt.plot的marker参数控制标记的显示，以提高渲染性能。 plt.plot(x, y, marker='....使用Matplotlib和Seaborn，你可以通过其他库或工具来实现交互性，如Plotly、Bokeh等。...Bokeh的交互性绘图 Bokeh是另一个强大的交互性绘图库，支持大规模数据集的交互式可视化。...'x': [i], 'y': [i % 10]} # 更新数据 source.stream(new_data, rollover=20) # 更新数据源 # 添加定时器，每100毫秒触发一次更新
下面看下如何用plotly作为pandas的backend进行可视化。 如果还没安装Plotly，则需要安装它pip intsall plotly。...下面的代码绘制了数据集中两个要素之间的关系。...Bokeh backend Bokeh是另一个Python可视化包，也可提供丰富的交互式可视化效果。Bokeh还具有streaming API，可以为比如金融市场等流数据创建实时可视化。...为了在Jupyterlab中显示Bokeh可视化效果，还需要安装两个新的扩展。...jupyter_bokeh 下面我们使用Bokeh backend重新创建刚刚plotly实现的的散点图。
Plotly中绘制三种经典的 股票交易图表（含视频讲解） 大家好，我是 Lemon 。 背景 股票价格曲线，带可调节的时间条的图怎么绘制？...reg=129033 # 以上方法只需要在第一次或者token失效后调用，完成调取tushare数据凭证的设置，正常情况下不需要重复设置。...蜡烛图通过使用烛台式的符号来显示多种价格信息，例如开盘价、收盘价、最高价和最低价，每个代表单一时间段（每分钟、每小时、每天或每月）的交易活动。...每个烛台符号沿着 X 轴上的时间刻度绘制，显示随着时间推移的交易活动。 蜡烛图的示意图如下： ? 默认的蜡烛图 在 Plotly 中，可以使用 candlestick 图来绘制蜡烛图。...在绘制股票曲线时经常会遇到这类问题，我们需要绘制的图形只包含交易日，这样的图表才是符合实际情况的。因此，我们需要在 Plotly 中也实现这个功能。
一天中金融工具的总交易量 金融工具的一天中总交易量是该天内所有交易数量（买入和卖出，但仅计算一次）的总和。...它不会是 10 + 10 + 20 + 20 = 60，因为交易对总交易量的贡献只计算一次。此数据是动态的，可能在交易时间内的任何时刻增加。...在 步骤 6 到 12 中，您使用日本烛台图案获取历史数据，将其转换为 Line Break 烛台图案，并绘制烛台间隔为 3 分钟、5 分钟、10 分钟、15 分钟、30 分钟、1 小时和 1 天的转换数据...较短的烛台间隔暗示着局部价格变动趋势，而较大的烛台间隔则表示整体价格变动趋势。根据您的算法交易策略，您可能需要烛台间隔小或大。1 分钟的烛台间隔通常是最小的可用烛台间隔。...例如，为了确认趋势，使用较小的蜡烛间隔数据（如 3 分钟）和较大的蜡烛间隔数据（如 15 分钟）的组合将是可取的。
tags (:class:`~bokeh.core.properties.Any` ) :图元标签。 alpha (float) : 一次性设置所有线条的透明度。...color (Color) : 一次性设置所有线条的颜色。 source (ColumnDataSource) : Bokeh特有数据格式（类似于Pandas Dataframe）。...▲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，实现一次性绘制两条折线，同时，在参数中定义不同折线的颜色。...读者也可以使用multi_line()方法一次性绘制三条折线，然后再绘制折线上的数据点。同样，既可以在函数中预定义图例，也可以用Lengend方法单独进行定义，在后会对图例进行详细说明。...▲图8 代码示例⑧运行结果 代码示例⑧第22、23行通过line()方法绘制两条曲线，严格上讲这两条曲线并不是Bokeh时间序列的标准绘制方法。
数据类型和视觉化 是否在处理专门的用例，如地理图或大数据集？考虑一个特定的库是否支持绘图类型或有效处理大型数据集。...几乎所有对数据科学感兴趣的人都可能至少使用过一次Matplotlib。 优点 易于解释的数据属性 在分析数据时，快速了解数据分布情况往往非常有用的。...尽管它没有像Matplotlib那样广泛的集合，但Seaborn可以用更少的代码使流行的绘图，如柱状图、盒状图、热图等看起来更漂亮。...下面是如何用Plotly实现的： top_followers = new_profile.sort_values(by="followers", axis=0, ascending=False)[:100...例如，如果我们想在地图上可视化GitHub用户的位置，我们可以获得他们的经纬度，并据此绘制： location_df = pd.read_csv( "https://gist.githubusercontent.com
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