在这里我想介绍一个无名英雄，它只不过是 mplfinance 库 matplotlib 的兄弟库。 我们都知道 matplotlib 包的多功能性，并且可以方便地绘制任何类型的数据。...即使像烛台这样的金融图表也可以使用 matplotlib 包绘制，但我们必须从头开始。 最近，我开始知道有一个名为 mplfinance 的单独模块，专门用于创建高级金融可视化。...上面的单行代码将产生如下所示的输出： OHLC图表 烛台图 交易者使用烛台图根据过去的模式确定可能的价格变动。...要使用 mplfinance 生成烛台图，我们只需添加另一个参数，即函数的type参数plot并candle在其中提及。...代码如下所示： mf.plot(amzn.iloc[:-50,:], type = 'candle') 上面的代码将生成一个如下所示的烛台图表： 烛台图 砖形图 砖形图( Renko chart)是一种使用价格变动构建的图表
在这里我想介绍一个无名英雄，它只不过是 mplfinance 库 matplotlib 的兄弟库。 我们都知道 matplotlib 包的多功能性，并且可以方便地绘制任何类型的数据。...即使像烛台这样的金融图表也可以使用 matplotlib 包绘制，但我们必须从头开始。 最近，我开始知道有一个名为 mplfinance 的单独模块，专门用于创建高级金融可视化。...上面的单行代码将产生如下所示的输出： 烛台图 交易者使用烛台图根据过去的模式确定可能的价格变动。...要使用 mplfinance 生成烛台图，我们只需添加另一个参数，即函数的type参数plot并candle在其中提及。...代码如下所示： mf.plot(amzn.iloc[:-50,:], type = 'candle') 上面的代码将生成一个如下所示的烛台图表： 砖形图 砖形图( Renko chart)是一种使用价格变动构建的图表
关于日本K线交易 据说日本人在十七世纪就已经运用技术分析的方法进行大米交易，一位名叫本间宗久的坂田大米贸易商发明了“蜡烛图”这一技术来分析每日市场上大米现货价格。...现代K线图之父史蒂夫尼森认为，通过“蜡烛图”进行正式交易是自19世纪50年代开始的。...在本文，我们要重点解决以下两个问题： 1、使用Python绘制K线图 2、通过“三日K线”了解K线图的交易策略 使用Python绘制K线图 （视频调试：笪洁琼） 我们从雅虎数据库中随机下载一些每日财经数据...Matplotlib也提供包括K线图在内的少部分特殊金融绘制工具，此类绘制工具可以在“matplotlib.finance子库”中找到。...上述代码的输出如下所示： 我们提供的工具将帮助你记录图表走向，并通过缩放框和变焦轮将其放大或缩小。还有一个重置按钮来显示原本的实际输出，一个保存按钮让你下载浏览器中显示的图像（即缩放的图像）。
数字 [Line Charts/Bar Charts 折线图/条形图] 4. 股票 [Candlestick Charts 烛台图] 5....我构建报告的一般方式是加入图表，它们能让我更好的理解数据。 我的第一个想法是，通过使用手头上的数据，如何能做出更好的股票业务决策？ ? 使用折线图可以帮助我分析特定股票价格的趋势线。...如我所见，2016年2月所有股票都下跌了。这将帮助我从那个事件段中搜索新闻，以确定导致下降的原因。现在，我该如何选择从哪个新闻源获取信息？ ?...股票 我们还会碰到与股票有关的数据集。股市数据主要是一个数值数据的时间序列，但作为一个交易员或投资者，我想谨慎地了解每个日期和下跌信息。 在这方面，最具吸引力的可视化方式是“烛台图”。 ?...如你所见，决策边界清楚地对大多数数据进行了分类，但88.21%的准确率并不能说明问题。图中我们甚至可以看到错误分类的点离决策边界有多远。 我们可以通过查看决策边界来比较某些算法和技术。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...文章目录 matplotlib介绍 matplotlib绘制折线图 matplotlib绘制柱状图 matplotlib绘制柱线混合图 matplotlib介绍 Matplotlib 是 Python...绘制柱状图 绘制普通柱状图 # -*- coding:utf-8 -*- import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt matplotlib.rcParams...bar_width) # 将X轴数据改为使用np.arange(len(x_data))+bar_width, # 就是bar_width、1+bar_width、2+bar_width...这样就和第一个柱状图并列了...绘制柱线混合图 绘制柱线混合图 # -*- coding:utf-8 -*- import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt matplotlib.rcParams
另一种计算采矿是否有利可图的简单方法是问一个简单的问题。比方说你有X美元。用X美元可以买到Y BTC。 如果要计算我的利润，而不是购买，你必须问问自己，如果XXX采矿硬件能产生比购买硬件更多的BTC。...比特币价格图表通常被描绘成简单的线形图或烛台模型。当线形图简单而快速地呈现信息时，烛台图表是比特币交易者的首选信息图表。 当读取一个简单的线形图时，将x轴上的时间与y轴上的值相匹配。...如果你点击硬币的名字，它将链接到一个块资源管理器，讨论线程，和一个网站。它还显示了更多的深度图，最长可达30天。 通常有两种图表，一种是正常价格图表，另一种是烛台图。...虽然价格图表更简单，但许多交易员更喜欢烛台图，因为它显示了更多的信息。 下面是一个烛台图的例子。每个烛台要么是绿色的，要么是红色的，绿色表示向上的市场运动，红色表示向下的运动趋势，也就是看涨和看跌。...每一个单独的烛台也显示了最低的，中值和最高的价格在一个时间段内，与普通的价格图表显示的收盘价。 上面是一个常规价格图的例子，它显示了特定时间段的收盘价。
我最近在做一个股票资讯类的项目，所以需要用到这个图表库，由此篇文章开张记录下使用该库的各种问题和小技巧。方便以后他人遇到问题及时解决。首先我们就来谈一谈如何在 react 项目中使用它。...yarn add react-highcharts --save 寻找股票数据源 要显示一个股票的烛台图，我们需要有数据的支持，比如开盘价、最高价、最低价、收盘价、交易量、时间等。...这些数据我们可以自己模拟（这有点费劲儿），也可以从网络上找现成的数据。知名的数据源有新浪、搜狐、yahoo 等，我再给大家推荐几个获取这些数据的地址。...由于官方例子已经很完善了，我就不拿官方的地址举例，我们来找一个 lianglee 的数据源来做烛台图效果。通过官方的 API 接口，我们可以取到指定时间段的某支股票代码的数据。...当写完这段代码后，我们保存一下，就能看到页面上已经显示烛台图了： 图片 这就是最基本的创建一个 highstocks 图表的案例，以下是完整代码（代码中获取数据的 url 地址我屏蔽了一些私人信息，
我最近在做一个股票资讯类的项目，所以需要用到这个图表库，由此篇文章开张记录下使用该库的各种问题和小技巧。方便以后他人遇到问题及时解决。首先我们就来谈一谈如何在 react 项目中使用它。...yarn add react-highcharts --save 寻找股票数据源 要显示一个股票的烛台图，我们需要有数据的支持，比如开盘价、最高价、最低价、收盘价、交易量、时间等。...这些数据我们可以自己模拟（这有点费劲儿），也可以从网络上找现成的数据。知名的数据源有新浪、搜狐、yahoo 等，我再给大家推荐几个获取这些数据的地址。...由于官方例子已经很完善了，我就不拿官方的地址举例，我们来找一个 lianglee 的数据源来做烛台图效果。通过官方的 API 接口，我们可以取到指定时间段的某支股票代码的数据。如下图： ?...这就是最基本的创建一个 highstocks 图表的案例，以下是完整代码（代码中获取数据的 url 地址我屏蔽了一些私人信息，自己用的时候可以修改为自己的 key 信息） import React, {
tensorFlow 是目前世界上最受欢迎的开源机器学习框架。 是一种计算图模型，即用图的形式来表示运算过程的一种模型。Tensorflow程序一般分为图的构建和图的执行两个阶段。...图的构建阶段也称为图的定义阶段，该过程会在图模型中定义所需的运算，每次运算的的结果以及原始的输入数据都可称为一个节点。 opencv。...安装方法 pip install opencv-python 装起来可能会有点麻烦，有一些版本兼容问题。...可以使用tf.get_default_graph() 来调用（显示这张默认纸），当你有多个线程就可以创造多个tf.Graph()，就是你可以有一个画图本，有很多张图纸，这时候就会有一个默认图的概念了。...这个文件是本地导入的，他和全部代码我在最后会补上githup的链接。 检测人脸，返回人脸框和五个关键点的坐标 detect_face在图像中它们返回包围框和点。
空间绘图神器-Xarray 今天直接给大家介绍一下我最近常用的空间绘图神器-Xarray，之所以给大家推荐这个工具包，是因为我最近在空间可视化课程中免费新增的部分内容，其就是使用Xarray工具绘制的。...数据对齐：Xarray提供了强大的数据对齐功能，可以自动根据坐标对齐不同数据集，简化了数据融合和分析的过程。...遵循学术规范: 遵循学术期刊或机构对图表的规定和要求，包括字体大小、图表标题、坐标轴标签等。 请教专家或同事: 有条件的同学可以跟随一个大佬进行系统学习，向他们寻求指导和建议，可以加速你的学习过程。...如果我觉得你的问题很具有普适性，我会把它写成文章发布在公众号上，让更多人看到，有关我们数据可视化系列课程的服务内容，可以参考下面的 阅读原文。...完美解决Matplotlib绘图中、英文字体混显问题.. MATLAB绘图不好看？！不是，你是还没发现这几个工具包吧.. 不是，这个地理数据工具这么强的吗？数据处理、可视化它都行..
首先我们绘制一下Overall，也就是球员整体技能水平的直方图 ? 直方图是画出来了，但是x轴的刻度有点乱，每一个刻度的中心还没有对齐，所以我们需要调整一下 ?...等等，确实是调整了小区间的数量，但是x轴怎么没有变，看我一行代码解决 ? 这样不就完美的解决了刻度的问题，一个刻度对齐一个区间，但是感觉图的左边有很大一块空白，所以再次调整 ?...OK，那么我们的第一个直方图就做到这里了，接下来继续使用这份数据制作饼图。饼图我们使用的是数据中的Prefereed Foot列，也就是对球员喜欢使用左脚还是右脚进行可视化。 ?...那么首先需要提取两只脚的数量用于传给饼图 ? 接着制作饼图 ? 告诉我你对这个图的感受，难看，颜色难看，标签也没有，先来个标签吧 ? 再换个能接受的配色 ? 接着让我们的饼图带上具体的比例 ?...，并且敲代码的过程中你一定会报错，不要着急，百度/Google一下，前三个搜索结果一定能解决你的问题。
为了实现这两大特性，我们最早的设计决策之一是从头开始构建Polynote的代码解释，而不是像传统笔记本一样依赖REPL。 我们认为，尽管REPL总体上不错，但它们根本不适合笔记本电脑。...从头编写Polynote的代码解释允许我们消除这种全局的、可变的状态。通过跟踪每个单元中定义的变量，Polynote根据在其上运行的单元构建给定单元的输入状态。...与matplotlib和Vega的集成允许高级用户通过漂亮的可视化效果进行交互 接下来，我们将更深入地了解Polynote的功能： 安装 安装过程是按照它的指南文档进行的，我还安装了matplotlib...但是，lambda函数的自动完成功能似乎不起作用： Spark示例 在这个字数统计示例中，我们从HTTP获取文本，对其进行标记，并保留所有大于4个字符的标记。...Spark也可以轻松配置“配置和依赖”设置： 切换到Python 现在，我们切换到python，使用panda和matplotlib来绘制条形图，只选取前10个单词。
我不一定知道所有的答案，但我会尽量回复。人们最常问的问题是：「该从哪开始？」，其次是：「我需要多少数学基础？」 今天早上我就回答了一堆这样的问题。...机器学习把你能想到的所有东西都转化成数字，进而在这些数字中寻找模式。 Matplotlib 可以帮助你绘制图形和可视化数据。理解表格中的一堆数字对人类来说可能很困难。我们更喜欢看到有一条线穿过的图。...重点在于学习都有什么样的机器学习问题，比如分类和回归，什么样的算法最适合解决这些问题。现在还不需要从头开始理解每个算法，先学习如何应用它们。...分享你的工作是向未来的潜在雇主展示你能力的好方法。 在你熟悉了如何使用不同的机器学习和深度学习框架之后，你可以尝试通过从头开始构建它们来巩固你的知识。...Andrew Trask 的 Grokking Deep Learning (https://amzn.to/2H497My)—这本书将教你如何从头开始构建神经网络，以及为什么你应该知道如何构建。
在构建这个数据集的过程中，研究人员没有从头开始使用劳动密集型标注，而是编写了一个自动对齐程序，先生成粗略的数据，然后再通过众包的形式进行人工标注优化生成高质量的结构数据。...这里所说的“无缝”是指视觉-语言结构中的节点可以呈现出场景图和依存树中某些节点的对齐信息，以及节点之间关系的对齐信息，如下图1所示。 图1：VLParse任务图示。...做AI研究很难离开数据集，本文在构建VLParse的数据集的过程中，并没有从头开始使用劳动密集型标注，而是首先编写了一个自动对齐程序，用来生成粗略的数据，然后再通过众包的形式进行人工标注优化生成高质量的数据...同时，本文提出了一个潜在的基于对比学习的框架VLGAE，旨在同时构建结构和视觉-语言对齐。...总地来说，本研究工作有五个方面的贡献： 本文设计定义了一个连接视觉场景图和语言依存树的联合视觉-语言结构，成功刻画了多模态依存关系； 为了更好地理解跨模态视觉场景，本文引入了一个新的任务VLParse；
Matplotlib是一个Python中常用的绘图库，用于创建各种类型的图表。在Matplotlib中，你可以使用titles（标题）、labels（标签）和legends（图例）来增强你的图表。...本文讨论Python的Matplotlib绘图库中可用的不同标记选项。...Figure, subplots 和axes列表 在Matplotlib中，Figure是整个图形窗口，它可以包含一个或多个子图（Axes）。...通常称为ax的轴对象中的x轴和y轴的一个组合。...默认情况下，Supylabel以居中对齐的方式出现在图的左侧，而supxlabel以居中对齐的方式出现在图的底部。
如果你已经决定把Python作为你的编程语言，那么，你脑海中的下一个问题会是：“进行数据分析有哪些Python库可用？” Python有很多库可用来进行数据分析。...SciPy库的建立就是和NumPy数组一起工作，并提供许多对用户友好的和有效的数值例程，如：数值积分和优化。SciPy提供模块用于优化、线性代数、积分以及其它数据科学中的通用任务。...它建立在NumPy之上，使以NumPy为中心的应用变得简单。 1. 带有坐标轴的数据结构，支持自动或明确的数据对齐。这能防止由于数据没有对齐，以及处理不同来源的、采用不同索引的数据而产生的常见错误。...还有，不可错过Shane Neeley提供的教程视频，它全面介绍了Numpy, Scipy和Matplotlib ? Matplotlib Matlplotlib是Python的一个可视化模块。...它让你方便地制作线条图、饼图、柱状图以及其它专业图形。使用Matplotlib，你可以定制所做图表的任一方面。在IPython中使用时，Matplotlib有一些互动功能，如：缩放和平移。
2 复刻过程 2.1 拆解主要视觉元素 其实这幅作品绘制起来主要的难度在于极坐标系下很多matplotlib涉及到的API都比较冷门，如果是对matplotlib不太熟悉的朋友可能会感觉无从下手。...图2 「利用fill_between()来映射数据」 接下来我们就需要将数据映射到极坐标系中，可以选择「柱状图」或「面积填充」的方式进行绘制，我这里为了操作自由度更高，选择配合fill_between(...图3 「文字标注」 因为我们的基金数据中，基金的名称普遍较长，且我还希望标注出每个扇形区域对应的涨幅数额，因此我使用环绕型的文字标注方式，基于matplotlib的text()方法，结合每个扇形区域的对应角度范围...图4 这一步需要注意的是，matplotlib中text()在旋转时，其针对水平和竖直方向对齐方式，在极坐标系中有些要注意的地方，我在上图中设置了参数rotation_mode='anchor'，它帮助我们...图5 2.2 完成复刻 在上述拆解的基础上，加上一些对细节的补充，便得到下面的作品： ? 图6 完整数据及代码你可以在文章开头的Github仓库中对应找到。
去年，我对当时热门的Python库进行了总结。今年，我在当中加入新的库，重新对2018年热门Python库进行全面盘点。...还包括新的多变量方法 ——因子分析、多元方差分析和方差分析中的重复测量。 可视化 5. Matplotlib（提交：25747，贡献者：725） Matplotlib是用于创建二维图表和图形的低级库。...使用Matplotlib，你可以构建直方图、散点图、非笛卡尔坐标图等图表。此外，许多热门的绘图库都能与Matplotlib结合使用。 Matplotlib在颜色、尺寸、字体、图例等方面都有一定改进。...外观方面包括坐标轴图例的自动对齐；色彩方面也做出改进，对色盲更加友好。 ? 6. Seaborn（提交：2044，贡献者：83） Seaborn是基于matplotlib库更高级别的API。...Plotly（提交：2906，贡献者：48） Plotly能够让你轻松构建复杂的图形。Plotly适用于交互式Web应用程序。可视化方面包括等高线图、三元图和三维图。
系列教程的撰写上，因此费老师我已经很久很久很久没有更新过「在模仿中精进数据可视化」系列文章了，今天继续第9期~ 我们今天要绘制的数据可视化作品，灵感来源于DT财经某篇文章的一幅插图，原图如下： 图1...2 复刻过程 2.1 拆解主要视觉元素 其实这幅作品绘制起来主要的难度在于极坐标系下很多matplotlib涉及到的API都比较冷门，如果是对matplotlib不太熟悉的朋友可能会感觉无从下手。...，效果如下： 图3 「文字标注」 因为我们的基金数据中，基金的名称普遍较长，且我还希望标注出每个扇形区域对应的涨幅数额，因此我使用环绕型的文字标注方式，基于matplotlib的text()方法，结合每个扇形区域的对应角度范围...，在循环过程中推导出标注文字的旋转角度，这一步后得到的效果如下： 图4 这一步需要注意的是，matplotlib中text()在旋转时，其针对水平和竖直方向对齐方式，在极坐标系中有些要注意的地方，我在上图中设置了参数...rotation_mode='anchor'，它帮助我们「先旋转文字，再对齐」，如果不加这个参数，会「先对齐再旋转」，得到的效果会很混乱： 图5 2.2 完成复刻 在上述拆解的基础上，加上一些对细节的补充
然而Python 在这方面显得有点落后，因为 matplotlib 并不是一个很好的可视化包。 Seaborn 是在 python 中创建静态绘图的一个很好的选择，但不具备交互能力。...Plotly不仅具有 matplotlib及seaborn 所缺少的交互功能，还提供了更多种类的图表，例如： 统计类图表，如树状图、误差带、平行类别图等。 科学类图表，如等高线图、对数图等。...财务类图表，如漏斗图、烛台图等。 气泡图、密度图等。 生物信息类等其它图表。 以上解释了为什么你应该使用 plotly 而不是 matplotlib 或 seaborn 进行绘图。...数据参数设置为一个列表，其中包含印度和中国的条形图函数 (go.Bar)。在 bar 函数中，我们将 x 轴设置为年份列，将 y 轴设置为人口列，将标记国家-颜色设置为印度-红色，中国-蓝色。 2....翻译组招募信息 工作内容：需要一颗细致的心，将选取好的外文文章翻译成流畅的中文。如果你是数据科学/统计学/计算机类的留学生，或在海外从事相关工作，或对自己外语水平有信心的朋友欢迎加入翻译小组。
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