在使用 Python 进行金融数据分析时，绘制 K线图 是很常见的需求。...本文就将介绍如何使用 mplfinance 快速绘制专业的K线图，文末也有完整的数据与源码下载。...02 mplfinance常见用法 基础使用 首先需要导入 import mplfinance as mpf 接下来，在上述数据基础上一行代码即可生成简易价格走势图 mpf.plot(df_new,...type 参数可以绘制更专业的蜡烛图，由于上面的数据时间维度过长，绘制蜡烛图会导致很难看清细节。...如果需要能交互式操作数据，拖动时间轴等功能，可以尝试使用 pyecharts，但由于不像 mplfinance 封装好开箱即用，代码写起来还是需要相当一定时间的，大家可以自行选择 03 数据与源码下载
本文将深入介绍mplfinance的使用方法，帮助读者更好地利用这个工具进行股市数据的可视化分析。...安装完成后，我们就可以开始使用mplfinance来创建各种股市图表了。第二部分：绘制基本的K线图mplfinance最基本的功能之一就是绘制K线图，展示股票的开盘价、收盘价、最高价和最低价。...K线图mpf.plot(stock_data, type='candle', style='yahoo', title=f'{symbol} K线图')在这个例子中，我们首先使用yfinance库下载了苹果公司...（AAPL）在指定时间范围内的股票数据，然后使用mplfinance的plot函数绘制了K线图。...通过选择不同的type参数，可以绘制出适合自己需求的图表类型。结论： mplfinance是一个功能丰富的股市图表绘制库，能够满足用户对于股市数据可视化的各种需求。
Python提供了丰富的库和工具，使得绘制K线图变得高效简单。在开始之前，我们需要安装一些必要的Python库，如pandas、matplotlib和mplfinance。可以使用pip命令进行安装。...为了获取股票数据，我们可以使用第三方库，比如pandas_datareader。这个库提供了访问各种金融数据源的功能。...data = pdr.get_data_yahoo("AAPL")获取到股票数据后，我们需要对数据进行处理不同的K线图。...以下是一个绘制K线图的示例代码import mplfinance as mpf# 绘制K线图mpf.plot(ohlc, type='candle', style='yahoo', title='AAPL...K线图mpf.plot(ohlc, **kwargs)最后，我们可以将绘制好的K线图保存为图片或PDF文件。
用python来轻松绘制高颜值的K线图? 获取股票交易数据 巧妇难为无米之炊，做可视化也离不开数据。 本文我将以酱香型科技——贵州茅台为例，获取它的近期股票数据并绘制K线图。 ?...这里我们可以直接使用tushare 、akshare等等金融数据接口，个人非常安利akshare！...这样我们就获取到了所需的数据。 注：ak.stock_zh_a_daily()函数，单次返回指定 A 股上市公司指定日期间的历史行情日频率数据。其中参数adjust="qfq"，返回前复权后的数据。...导入库后，只需一行代码就可以生成K线图啦！ import mplfinance as mpf mpf.plot(data=df) ? 额，相差较大，我们再改一点点参数吧。...参数详解 matplotlib库绘制K线图的主要参数如下所示： mpf.plot(data, type, title, ylabel, style, volume, ylabel_lower, show_nontrading
如果你还没有安装，可以参考以下文章： 如果仅用Python来处理数据、爬虫、数据分析或者自动化脚本、机器学习等，建议使用Python基础环境+jupyter即可，安装使用参考Windows/Mac 安装...(data) 我们看到，现在根据模拟数据我们简单绘制了一个简单的OHLC线条。...type参数使用，让绘图更加精彩： mpf.plot(data,type='candle') mpf.plot(data,type='line') type还可以为：renko、pnf。...mpf.plot(data, type='candle', mav=2) 还可以添加多条移动平均线： mpf.plot(data, type='candle', mav=(2, 3)) 更多使用方法...来，操作 按上面方法，我们获取上证指数数据后，选取从2020-01-01到现在的数据进行可视化，然后在进行细分可视化，并选择不同的移动平均线。
在前面的文章中，我们一起学习了如何通过 Python 抓取东方财富网的实时股票数据以及如何制作成 Tkinter GUI 程序，链接如下 用 Python 爬取股票实时数据 Tkinter制作股票数据抓取小程序...ttk.Toplevel() t.wm_title("K线图") sub_window = SubWindiw() sub_window.subWindow(t) 我们这里使用...axes.labelcolor': 'white', }) self.fig, self.axlist = mpf.plot..._tkcanvas.pack(side=BOTTOM, fill=BOTH, expand=1) 我们通过 Matplotlib + mplfinance 来绘制K线图 首先是通过 Pandas 来处理数据...，把我们爬取到的数据处理成 mplfinance 需要的格式，如下 接下来只需要调用plot函数即可 self.fig, self.axlist = mpf.plot(data, style=my_style
最近使用Matplotlib绘制动图时，在保存图片为GIF图时遇到TypeError: 'MovieWriterRegistry' object is not an iterator（或者会提示MovieWriter...imageio库：frames.append(imageio.imread(img))结合imageio.mimsave(name, frames, 'GIF', duration=duration)，尝试发现...因此这一思路的实现就是： •用amt.to_jshtml()获得图片数据； •解析html中的base64数据得到一帧帧的png； •转为Image对象； •通过append_images参数保存为gif...#绘制动图的代码 import io import PIL.Image amt=anm.FuncAnimation(fig,draw_bar,frames=range(6),interval=600)...matplotlib动态排序图.gif 生成动图数据和绘制动图的代码： #动图模拟数据代码 df=pd.DataFrame({'tag':list('ABCDEFG'),'color':['#1EAFAE
那么为什么会出现卡顿 为了解释这个问题首先需要了解一下屏幕图像的显示原理。首先从 CRT 显示器原理说起，如下图所示。CRT 的电子枪从上到下逐行扫描，扫描完成后显示器就呈现一帧画面。...当电子枪换行进行扫描时，显示器会发出一个水平同步信号（horizonal synchronization），简称 HSync；而当一帧画面绘制完成后，电子枪回复到原位，准备画下一帧前，显示器会发出一个垂直同步信号...CPU 计算好显示内容（如：视图的创建、布局计算、图片解码、文本绘制）提交至 GPU，GPU 渲染完成后将渲染结果存入帧缓冲区，视频控制器会按照 VSync 信号逐帧读取帧缓冲区的数据，经过数据转换后最终由显示器进行显示...事实上，iPhone 使用的就是双缓冲机制。在这种情况下，GPU 会预先渲染一帧放入一个缓冲区中，用于视频控制器的读取。当下一帧渲染完毕后，GPU 会直接把视频控制器的指针指向第二个缓冲器。 ?...当视频控制器还未读取完成时，即屏幕内容刚显示一半时，GPU 将新的一帧内容提交到帧缓冲区并把两个缓冲区进行交换后，视频控制器就会把新的一帧数据的下半段显示到屏幕上，造成画面撕裂现象，如下图： ?
回顾了一下OpenGL ES的绘制过程，从顶点缓存到变换、着色到帧缓存，发现天空盒的绘制都没有问题。 接着开始思考，会不会是飞机的绘制影响了天空盒的绘制？...因为这是两个着色器，存在不同的顶点数据和纹理。 于是尝试在绘制完天空盒后调用下面，防止天空盒绑定的数据缓存被飞机的影响。...glBindBuffer(GL_ELEMENT_ARRAY_BUFFER, 0); glBindTexture(GL_TEXTURE_CUBE_MAP, 0); 在绘制完飞机后调用下面，防止飞机的顶点数据去影响到天空盒...经过很多天尝试后，已经可以确定的是，是飞机的绘制影响了天空盒的位置，角度的旋转只是隐藏了bug。 开始寻找非OpenGL ES的文章，看看OpenGL的天空盒实现，同时查看苹果官方的文档。...最后的结论：天空盒的绘制调用了glBindVertexArrayOES()，可是在绘制结束后没有glBindVertexArrayOES(0);导致飞机的顶点数据影响了天空盒的顶点数据。
第一次尝试 有一个大概想法后就开心的开始写代码了，基本思路就是使用 requestAnimationFrame 来刷新 canvas 画板。...不过下班回家后也不能闲着，开始找相关的资料，以便第二天快速的完成。 第二次尝试前的准备 经过一个晚上的查找学习，大概知道了以下几个优化 canvas 性能的方法： 1....使用离屏绘制进行预渲染 当时用 drawImage 绘制同样的一块区域： 若数据源（图片、canvas）和 canvas 画板的尺寸相仿，那么性能会比较好； 若数据源只是大图上的一部分，那么性能就会比较差...而且，使用 Canvas 对象绘制的开销与使用 Image 对象的开销几乎完全一致。 当每一帧需要调用的对象需要多次调用 canvasAPI 时，我们也可以使用离屏绘制进行预渲染的方式来提高性能。...第二次尝试 通过昨天晚上的查阅，对这个动画做了以下几点优化: 使用离屏绘制进行预渲染 减少部分 API 的使用 浮点数取整 缓存变量 使用 for 循环，替代 forEach 将整体代码使用原型链方式改写了一遍
encoding") 封装 WAV 文件的元数据 管理WAV文件的多个元数据可能很麻烦，因此我们自定义一个数据类，将它们分组在一个命名空间下。...使用原始的wave读取wav文件需要手动处理二进制数据，我们将创建reader 避免这一麻烦。...但是，在处理音频信号时，通常需要将数据视为帧/通道序列，而不是单个幅度样本。幸运的是，根据您的需要，您可以快速将一维 NumPy 数组重塑为合适的二维帧或通道矩阵。...绘制静态波形 我们已经可以进行wav文件的读取了，一个很直接的应用是使用matplotlib绘制声音的波形。...读取音频帧的切片 如果您有一个特别长的音频文件，则可以通过缩小感兴趣的音频帧的范围来减少加载和解码基础数据所需的时间。 我们将通过切片功能实现读取一个范围的音频。
当电子枪换到新的一行，准备进行扫描时，显示器会发出一个水平同步信号（horizonal synchronization），简称 HSync；而当一帧画面绘制完成后，电子枪回复到原位，准备画下一帧前，显示器会发出一个垂直同步信号...CPU 计算好显示内容提交到 GPU，GPU 渲染完成后将渲染结果放入帧缓冲区，随后视频控制器会按照 VSync 信号逐行读取帧缓冲区的数据，经过可能的数模转换传递给显示器显示。...当视频控制器还未读取完成时，即屏幕内容刚显示一半时，GPU 将新的一帧内容提交到帧缓冲区并把两个缓冲区进行交换后，视频控制器就会把新的一帧数据的下半段显示到屏幕上，造成画面撕裂现象 ios_vsync_off.jpg...如果你用 CoreText 绘制文本，那就可以先生成 CoreText 排版对象，然后自己计算了，并且 CoreText 对象还能保留以供稍后绘制使用。...对于只需要圆角的某些场合，也可以用一张已经绘制好的圆角图片覆盖到原本视图上面来模拟相同的视觉效果。最彻底的解决办法，就是把需要显示的图形在后台线程绘制为图片，避免使用圆角、阴影、遮罩等属性。
此分析工具可帮助您确定 GPU 何时因尝试绘制像素而不堪重负，或何时因大量的过度绘制而被拖累。 注意：此分析工具不适用于使用 NDK 的应用。...当竖条超出此线时，可能会使动画出现暂停。 该工具通过加宽对应的竖条并降低透明度来突出显示超出 16 毫秒阈值的帧。 每个竖条都有与渲染管道中某个阶段对应的彩色区段。...动画 表示评估运行该帧的所有动画程序所花的时间。如果此区段很大，表示您的应用可能在使用性能欠佳的自定义动画程序，或因更新属性而导致一些意料之外的工作。...某个应用正常时的样子（左侧），以及它在 GPU 过度绘制后的样子（下侧） ? 请注意，这些颜色是半透明的，因此您在屏幕上看到的确切颜色取决于您的界面内容。 请注意，有些过度绘制是不可避免的。...在优化您的应用的界面时，应尝试达到大部分显示真彩色或仅有 1 次过度绘制（蓝色）的视觉效果。 ?
而在气泡图中，当我们直接将百度Echarts示例中的数据拿来经过一定的线性缩小后作为半径直接绘制散点时，就会出现一些问题，数据集的范围跨度较大，导致大部分点呈现后都非常小，这个时候就需要使用某种方法从真实数据值映射到散点圆半径进行映射...例如在下面的示例中，当使用几种不同的映射方法来处理数据后，可以看到绘制的散点图是不一样的。...为了重置某个数据点的hover状态，笔者最初的实现思路是在每一帧中，使用context.clip( )方法裁切出绘图区域，先用全局背景绘制出背景图，缩小数据点半径，然后再绘制数据点，直到半径缩小至hover...但在实现后发现这种方式存在一个问题，那就是数据点之间出现重叠时，如果只是简单地背景重绘，就会将部分重叠区域清除掉，造成其他数据点无法复原，如下图所示： ?...所以最终采用离屏canvas的方法，将初次绘制后的数据点先暂存下来，然后在清除hover状态时，使用context.drawImage( )方法将有关区域的数据复制粘贴过来，以替代原来的使用背景图填充该区域的做法
这就是浏览器尝试以每秒 60 帧的速度渲染页面的原因。这意味着浏览器有16.67 ms 的时间来完成所有工作（CSS 样式，布局，绘制），并使用像素颜色填充帧缓冲区内存。...缓冲区颜色填充工作尚未完成，显示器就尝试读取新的帧。这种情况下，显示器会再次显示旧版的帧信息。 丢帧就像是从手翻书中撕掉一个页面。...像游戏引擎一样使用 GPU 如果停止尝试猜测需要什么图层呢？如果不考虑区分绘制与合成，仅考虑每一帧绘制像素呢？ 这听起来似乎很荒谬，但实际有先例可循。...在典型的 GPU 上，你需要等到所有内核都使用当前的着色器完成工作后。这被称管道清空（draining the pipeline）。管道清空后，其他核心才会处于闲置状态。 ?...WebRender 接下来的工作 在 Firefox Quantum 发布之后的若干版本后，WebRender 有望在 2018 年作为Quantum Render 项目的一部分，出现在 Firefox
浏览器（通常是另一个渲染线程）把渲染后的结果呈现在屏幕上的过程。 ? 之前曾说过，留给我们渲染每一帧的时间只有 16ms。...我发现，使用 drawImage 绘制同样大小的区域，数据源是一张和绘制区域尺寸相仿的图片的情形，比起数据源是一张较大图片（我们只是把数据扣下来了而已）的情形，前者的开销要小一些。...我尝试绘制 10 4 次一块 320x180 的矩形区域，如果数据源是一张 320x180 的图片，花费了 40ms，而如果数据源是一张 800x800 图片中裁剪出来的 320x180 的区域，需要花费...而且，使用 Canvas 对象绘制的开销与使用 Image 对象的开销几乎完全一致。 我们只需要实现将对象绘制在一个未插入页面的 Canvas 中，然后每一帧使用这个 Canvas 来绘制。...如果经常出现「小型」的阻塞（比如上述提及的这些优化没有做好，渲染一帧的时间超过 16ms），那么就会出现「丢帧」的情况， CSS3 动画（ transition 与 animate ）不会受 JavaScript
应用通常要注册多个回调来处理外部传入的数据或者事件，这些回调接收外部数据或者事件，进行处理后更新内部数据（Model），通常这些回调都需要在 UI 线程执行。...TextureView 会带来一些额外的性能问题，除了更高的 GPU 开销外，TextureView 的绘制机制也容易出现因为调度的不合理而导致掉帧。...然后经过进一步优化后输出最终的 GPU 指令，为 UI 专门定制的光栅化引擎理论上可以缓存第一步的结果，减少每一帧光栅化的耗时； Skia 作为一个通用的光栅化引擎，内部实现是线程无感的，而为 UI 专门定制的光栅化引擎可以更容易使用多线程来将光栅化过程中部分...一个优化后的 Flutter 应用，比起一个优化后的 Native 应用，在惯性滚动上还是会有一定性能差距。...Web 开发的 Opacity Hack 的技巧，通过使用间接光栅化来减少光栅化耗时； 从目前来看，部分优化尝试的效果还是十分明显，有些优化的覆盖面很广，适用于几乎所有的场景，而有些优化对特定场景效果比较好
在面向对象编程中，数据信息，数据更新方法，绘制方法这三大要素都是描述具体类的，他们被类的定义聚合在了一起；而在响应式编程中，不再强调“关系”，而是将数据和变化聚合在一起，将处理方式聚合在一起。...试想假如上面的示例中增加不同的类，障碍，怪物，积分等等，那么面向对象编程中就需要增加新的类定义，而响应式编程中就需要增加新的数据流，但是在每一个绘制的时间点拿到的暂态数据和根据这些暂态数据进行的绘制动作...4.2 编程体验差异 在传统编程中，我们常常会得到一个无法直接用于最终场景的数据集合，然后需要手动做一些后处理，最终把生成可被使用的数据提供给消费模块；而响应式编程中强调的，是“直接告诉程序你最终想要获得什么数据...4.3 数学思想差异 如果说面向对象编程思想是在描述客观世界，那么响应式编程就更像是在尝试揭示规律。...在响应式编程中，系统中的状态变化以类似的方式被拆分成了很多独立的流，如果开发者关注的某个流出现异常，只需要单独关注其数据源和用于流变换的函数链即可（当然它的数据源也可能会被拆分成若干个独立的流），而不必陷入巨大的逻辑关系网
三、在Android中显示APNG动图 这里使用了一个开源库来解析加载APNG图，apng-view 使用示例： String url = "http://xxx.png"; imageView.setOnClickListener...读取一个APNG文件并尝试将其拆分帧 ApngExtractFrames.process(baseFile); // 3....} } else if (chunk instanceof PngChunkFCTL) { fctlArrayList.add((PngChunkFCTL) chunk); // 收集帧动画控制的数据块...总结下来ApngDrawable核心逻辑大致分三步： （1）APNG拆分成多个帧文件：图片文件通过开源库pngj以PngChunk的数据结构读到内存，然后遍历数据块，将APNG每一帧数据保存到本地文件中...； （2）读取APNG基本图片信息； （3）开启定时器逐帧读取文件（读完后缓存一次）生成Bitmap绘制到View上；
有时候解码失败是因为视频文件本身的问题，可以尝试使用其他工具或者重新获取视频文件。...4、尝试重新解码当前帧：将当前帧以及当前 gop 内前序帧都重新输入给解码器。 3、如何使用 PSNR 对视频转码质量进行评估？...1、计算图像差异：获得原始视频帧和转码后的未经过任何图像效果处理的视频帧使用同一解码器解码，并将它们的每一帧转换成相同的格式（比如 YUV 格式）。...举例来说两个宽高为 m×n 视频帧 I 和 K， I 为转码前视频帧，K 为转码后的视频帧，那么它们的均方误差（MSE）定义为： MSE 计算公式 他们的 PSNR 计算公式如下： PSNR 计算公式...VBO 保存了一个模型的顶点属性信息，每次绘制模型之前需要绑定顶点的所有信息，当数据量很大时，重复这样的动作变得非常麻烦。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
