本文是可视化神器Plotly绘图的第7篇,讲解的是如何通过Plotly来绘制与股市相关的图形,比如基础K线图、OHLC图等。
图中线的两端是圆点或者菱形,旁边都有标注持仓证券商和相对应的持多仓数或持空仓数,且左右线颜色不同。画图思路大体就是:先画水平线图,再用 scatter 散点图画线左右两端的点,然后标注两端名称,以及标题和注解。
最近有不少读者同学来问我,Python绘图库太多,我知不知道学哪一个?即使我选择了某一个绘图库后,我也不知道怎么学,我不知道第一步做什么,也不知道接下来该怎么做,四个字一学就忘。
这段时间一直在研究ggplot2这个神奇的可视化利器,可是ggplot2纵然所向披靡,唯独无法呈现动态效果! 最近发现R语言的官方CRAN中有一款名叫plotly的包,详细了解了下,这个plotly是基于js脚本语言开发的专用于动态交互可视化的利器,开发有在线版和桌面本,而且效果相当不错! 而这里提到的plotly包就是该机构专门针对R语言环境发布的可视化包(具有不仅R语言,给MATLAB和Python都留有接口),不但可以协助ggplot2包将静态图表动态化,而且拥有自己独特的作图函数语法(语法非常精炼,
很久没有更新Plotly相关的文章,国庆这几天终于干了一篇。选择的主题是:玩转Plotly图例设置,也是一直以来都想写的一个话题,文章的主要内容为:
Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库:它是 Plotly.py 的高级封装,它为复杂的图表提供了一个简单的语法。
本文的可视化大屏是利用帆软report大屏模板实现,知识点大致分为【Python可视化模块plotly实现航线轨迹地图】,【帆软网页框插件】,【利用js代码定时刷新】 三部分内容构成,希望能为读者在企业实践中提供一些思路。
需要注意的是,ployly绘图库与matplotlib绘图库、seaborn绘图库并没有什么关系。也就是说说plotly是一个单独的绘图库,有自己独特的绘图语法、绘图参数和绘图原理,因此我们需要单独学习它。
实际上,本文介绍了能从经典的《定量信息的视觉展示(The Visual Display of Quantitative Information)》(Edward Tufte)中学到的大部分知识,以及如何在Python中实现它。
导读:Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库:它是 Plotly.py 的高级封装,它为复杂的图表提供了一个简单的语法。
市场上对数据科学家的要求特别多:需要掌握机器学习、计算机科学、统计学、数学、数据可视化,深度学习等知识。要想全部掌握这些方面的知识,科学家需要学习数十种语言、框架和技术。那么,为此数据科学家应该如何合理地分配时间,该掌握哪些技能呢?
Plotly-express-16-绘制技巧(一) 本文中介绍的是利用Plotly绘图小技巧: 图片的保存:jupyter notebook下的保存和指定路径下的保存 柱状图的颜色改变(避免同样的颜色
在本文中,我们将探讨如何在 Python 中使用 Plotly 创建人口金字塔。Plotly是一个强大的可视化库,允许我们在Python中创建交互式和动态绘图。
前面我写过一篇关于plotly的文章,简要介绍了一下关于plotly的画图架构,参考链接:
漏斗图是销售领域一种十分常用的图表,主要是用来分析在各个阶段的流失和转化情况。比如在某个商城中,我们统计用户在不同阶段的人数来分析转化率:
Plotly是一个非常著名且强大的开源数据可视化框架,它通过构建基于浏览器显示的web形式的可交互图表来展示信息,可创建多达数十种精美的图表和地图,本文就将以jupyter notebook为开发工具,详细介绍Plotly的基础内容。
本文是可视化神器Plotly绘图的第5篇:重点讲解如何利用Plotly绘制柱状图。柱状图在可视化图中是出现频率非常高的一种图表,能够很直观地展现数据的大小分布情况,在自己的工作中也使用地十分频繁。本文将详细介绍如何制作柱状图和水平柱状图。
摘要总结:本文介绍了基于Plotly的Web可视化框架的应用和代码示例,包括折线图、散点图、箱线图、热力图、条形图、瀑布流、地图、交互式图表等。此外,还介绍了如何利用Python的Numpy和Pandas库进行数据处理和分析,以及如何通过Python的Plotly库创建交互式图表。本文还介绍了如何将Plotly嵌入到Web应用程序中,并分享了多个Python代码示例和Jupyter Notebook页面。
主要内容:如何安装,运行和使用IPython进行交互式 matplotlib 绘图,数据分析,还有发布代码。
为了说明这是如何工作的,让我们假设我们有一个简单的数据集,它有一个datetime列和几个其他分类列。您感兴趣的是某一列(“类型”)在一段时间内(“日期”)的汇总计数。列可以是数字、类别或布尔值,但是这没关系。
通过经典的airquality数据集(其中包含有关1973年5月至9月纽约每日空气质量测量的信息)展示vis_dat()的功能。
翻译:陈妍君 吴怡雯 校对:田晋阳 图表是一种美观而强大的工具,可以帮助我们探索和诠释这个世界。数百年来,人们一直在使用图表来解释跟数据相关的种种。为了向数据可视化的历史和图表的力量致敬,我们重新制作了史上最具代表性的7张图表。 这其中一部分是用现代的方法呈现出原稿,而另一些则致力于对原图的重新制作。这项工程由Edward Tufte发起。他是一位数据可视化的专家,已经对这些以及更多的图表写过相关文章。 ◆ ◆ ◆ 1. 俄法战争 1969年,Charles Minard做了一张图表,是1812年拿破仑
经常利用Python进行数据可视化的朋友一定用过或听说过plotly这样的神器,我在(数据科学学习手札43)Plotly基础内容介绍中也曾做过非常详细的介绍,其渲染出的图像以浏览器为载体,非常精美,且绘制图像的自由程度堪比ggplot2,其为R也提供了接口,在plotly包中,但对于已经习惯用ggplot2进行可视化的朋友而言,自然是不太乐意转向plotly的学习,有趣的是plotly的R包中有着函数ggplotly(),可以将ggplot2生成的图像转换为交互式的plotly图像,且还可以添加上ggplot2原生图像中无法实现的交互标签,最重要的是其使用方法非常傻瓜式,本文就将结合几个小例子来介绍ggplotly()的神奇作用;
数据可视化的工具和程序库已经极大丰盛,当你习惯其中一种或数种时,你会干得很出色,但是如果你因此而沾沾自喜,就会错失从青铜到王者的新工具和程序库。如果你仍然坚持使用Matplotlib(这太神奇了),Seaborn(这也很神奇),Pandas(基本,简单的可视化)和Bokeh,那么你真的需要停下来了解一下新事物了。例如,python中有许多令人惊叹的可视化库,而且通用化程度已经很高,例如下面这五个:
之前小编给大家推荐过一个支持 R 语言的交互式图形库 Plotly ,不知道大家有没有试试用它画图呢,如果你觉得 Plotly 提供的代码还是有些冗长,那么可以看看今天这个 R 包—— autoplotly[1],它能帮你一行代码实现可视化。
如果您了解并使用上面提到的库,那么您就处于进化的正确轨道上。它们可以帮助生成一些令人拍案的可视化效果,语法也不难。一般来说,我更喜欢Plotly+Cufflinks和 D3.js. 以下详细道来:
Plotly:协同 Python 和 matplotlib 工作的 web 绘图库 官网链接:https://plot.ly/python/
專 欄 ❈treelake,Python中文社区专栏作者。 简书: http://www.jianshu.com/u/66f24f2c0f36 ❈ 最近有一些车辆的gps数据要分析,想着能否先直观地
曾几何时,我们很多人都遇到过这个问题。除非您有天赋或者之前碰巧参加过设计课程,否则制作同时对观众直观的视觉美学图表可能非常具有挑战性且耗时。
至今,很多大佬对“超参数优化”算法进行了大量研究,这些算法在进行少量配置后会自动搜索最佳超参数集。这些算法可以通过各种 Python 包实现。例如hyperopt就是其中一个广泛使用的超参数优化框架包,它允许数据科学家通过定义目标函数和声明搜索空间来利用几种强大的算法进行超参数优化。
前言 原文传送门:见文末左下角阅读原文 作者:Aaron Frederick 编译:HuangweiAI 使用Python创建图形的方法有很多,但是哪种方法最好呢?当我们进行可视化时,问一些关于图
Dash是基于Flask的Python可视化工具,严格说来由三个部分组成,首先是Flask提供了标准web环境,再次是plotly这个图表可视化工具,最后是与dash相配套的html、图表等交互式组件。本人也陆续试过pyechart,但就集成性和可视化而言,与dash还是有一定差距。
译者序 原文于2017年6月21日发布,时过半载,将这篇既不是教程,也不是新闻的产品发布稿做了一番翻译,为何?只因去年下半年的时候,用R语言的博哥和龙少有Shiny这样的框架可以开发交互式整合Web数据分析报告,让我这个成天鼓吹用Python做数据分析的人眼馋不已。当时找了很久,试用了包括Bokeh、mpld3、Highcharts,以及键冬同学(Python中文社区专栏作者,GitHub开源项目PyEcharts作者)基于百度Echarts开发的PyEcharts,但是这些都是基于Web的交互视图库,而
经常有对比R,Python和Julia之间的讨论,似乎R语言在这三者之中是最为逊色的,实则不可一概而论。
可以看出,税前及付息前收益 -20,刚好等于前面的两个数之和,即:150 - 170,最后的净收益 6,刚好等于 -20 + 18 + 10 - 2 。
大数据文摘作品,转载具体要求见文末 编译团队 | 寒小阳 黄念 黄卓君 作者|Megan Risdal 目前,Kaggle用户在我们的开放数据科学平台上创建了近3万颗内核。这代表了惊人且不断增长的可再现知识。我发现我们的代码和数据库是目前了解Python和R最新技术和库的好地方。 在这篇博客中,我将一些优秀的用户内核变成迷你教程,作为在Kaggle上发布的数据集进行绘制地图的开始。这篇文章中,你将学习如何用Python和R,使用包括实际代码示例的几种方法来布局和可视化地理空间数据。我还列出了资源,以便你可
通过pandas的使用,我们经常要交互式地展示表格(dataframe)、分析表格。而表格的格式就显得尤为重要了,因为大部分时候如果我们直接展示表格,格式并不是很友好。
数据可视化是数据科学和分析中不可或缺的一部分,而Python中的Matplotlib和Seaborn库为用户提供了强大的工具来创建各种可视化图表。本文将介绍如何使用这两个库进行数据可视化,并提供一些实用的代码示例和解析。
今天给大家分享一篇可视化干货,介绍的是功能强大的开源 Python 绘图库 Plotly,教你如何用超简单的(甚至只要一行!)代码,绘制出更棒的图表。
瀑布图是一种二维图表,专门用于了解随着时间或多个步骤或变量的增量正负变化的影响。瀑布图也称为浮砖图、飞砖图。
数据可视化是数据分析中极为重要的部分,而数据可视化图表(如条形图,散点图,折线图,地理图等)也是非常关键的一环。Python作为数据分析中最流行的编程语言之一,有几个库可以创建精美而复杂的数据可视化,允许分析人员和统计人员通过方便地在一处提供界面和数据可视化工具而轻松地根据其规范创建可视数据模型!
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