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【Python量化投资】金融应用中用matplotlib库实现的数据可视化

例如,这种图标类型可用于绘制一个金融时间序列的收益和另一个时间序列收益的对比。下面例子中,将使用二维数据集和其他一些数据。 ? ? 直方图 另一种图表类型直方图也常常用于金融收益中。...箱形 另一种实用图表类型是箱形。和直方图类似,它可以简洁概述数据集的特性,很容易比较多个数据集。通过下面的例子我们绘制出了这类图表。 ? ?...特殊金融图表 matplotlib还提供了少数精选的特殊金融图表。这些图表(如柱状)主要用于可视化历史股价数据或者类似的金融时间序列数据,可以在matplotlib.finance库中找到: ?...下面以读取德国DAX指数数据例,其股票代码^GDAXI: ?...这里quotes包含了DAX指数的时间序列数据,包括日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量: matplotlib.finance的绘制函数能准确理解可能传递的格式和数据集,这里每日的正收益由蓝色的矩形表示

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python常用函数技巧汇总

生成[0,1)大小(2,2)的符合正态分布的矩阵 u = np.random.uniform(0, 1, (2, 2)) 随机生成不重复的数 产生k个[0,60)的不同随机数 Index = random.sample...np.random.shuffle(rand_ch) 求累积和 在轮盘赌算法中常用,累求和序列 q = p.cumsum() 比如 ,这里的p是1,2,3,q就是1,3,6 生成随机数/整数 生成随机数...['font.sans-serif'] = ["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False Matplotlib两个子并列显示 使用subplot...控制图位置,用figsize调整大小 plt.figure(figsize=(20, 15)) plt.subplot(2, 2, 1) for i in range(len(label_pred...并列显示/保存组合 和上面的写法略有区别 # 绘图显示 fig, ax = plt.subplots(1, 3, figsize=(20, 20)) ax[0].imshow(img) ax[0]

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数据可视化干货:使用pandas和seaborn制作炫酷图表(附代码)

9-13 简单序列图形 Series对象的索引传入matplotlib作为绘图的x轴,你可以通过传入use_index=False来禁用这个功能。...大部分pandas的绘图方法,接收可选的ax参数,该参数可以是一个matplotlib对象。这使你可以更为灵活的在网格布局中放置。...参数 描述 label 图例标签 ax 绘图所用的matplotlib对象;如果没传值,则使用当前活动的matplotlib style 传给matplotlib的样式字符串,比如'ko--'...,允许灵活地处理列;例如,是否将各列绘制到同一个图中,或为各列生成独立的。...▲9-26 按星期几数值/时间/是否吸烟划分的小费百分比 除了根据'time'在一个面内将不同的柱分组不同的颜色,我们还可以通过每个时间值添加一行来扩展分面网格(见图9-27): In [109]:

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Matplotlib 中文用户指南 3.1 pyplot 教程

如果你向plot()命令提供单个列表或数组,则matplotlib假定它是一个y值序列,并自动生成x值。 由于 python 范围从 0 开始,默认x向量具有与y相同的长度,但从 0 开始。...如果matplotlib仅限于使用列表,它对于数字处理是相当无用的。 一般来说,你可以使用numpy数组。 事实上,所有序列都在内部转换为numpy数组。...因此,subplot(211)与subplot(2, 1, 1)相同。 你可以创建任意数量的和轴域。...当然,每个数字可以包含所需的轴和数量: import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(1) # 第一个图形 plt.subplot...(211) # 第一个图形的第一个 plt.plot([1, 2, 3]) plt.subplot(212) # 第一个图形的第二个 plt.plot

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最简洁的Python时间序列可视化:数据科学分析价格趋势,预测价格,探索价格

学会对时间序列数据进行可视化,能够帮助我们更加直观地探索时间序列数据,寻找其潜在的规律。 本文会利用Python中的matplotlib【1】库,并配合实例进行讲解。...04 多个时间序列 如果想要可视化多个时间序列数据,同样可以直接调用plot()方法。示例中我们从tushare.pro上面选取三只股票的日线行情数据进行分析。...调用.plot.area()方法可以生成时间序列数据的面积,显示累计的总数。...如果想要在不同图中单独显示每一个时间序列,可以通过设置参数subplots=True来实现。...05 总结 本文主要介绍了如何利用Python中的matplotlib库对时间序列数据进行一些简单的可视化操作,包括可视化单个时间序列并设置图中的细节,可视化移动平均时间序列多个时间序列

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Python数据分析Matplotlib

6.1 绘制三维散点图 6.2 三维线型 6.3 三维柱状 6.4 三维曲面 7 matplotlib——绘制多个 7.1 用matplotlib.pyplot.subplot()函数绘制多个...7.1.1 绘制多个 7.1.2 绘制序号为1,2的两张 7.1.3 绘制内嵌 7.2 用matplotlib.pyplot.subplot2grid函数绘制多个 7.3 用matplotlib.gridspec...函数绘制多个 7.4 用matplotlib.pyplot.subplots()函数绘制多个 ---- 1 matplotlib——文本说明 1.1 使用matplotlib.pyplot中的title...接下来需要传入 x, y, z 三个坐标的数值,并创建颜色集合color,使用range生成一个1到12的数字序列x,使用numpy.random中的rand()函数,生成12个范围在0至1000之间的浮点数组...7 matplotlib——绘制多个 7.1 用matplotlib.pyplot.subplot()函数绘制多个 7.1.1 绘制多个 import numpy as np import

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Python数据可视化大全:Matplotlib、Seaborn、Bokeh和Plotly实战指南

定制化和进阶功能 Matplotlib和定制化 Matplotlib允许你在同一图表上绘制多个,通过plt.subplot实现。...以下是一个使用的例子: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ​ # 创建数据 x = np.linspace(0, 2 * np.pi..., 100) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) ​ # 创建 plt.subplot(2, 1, 1) # 两行一列,当前选中第一个 plt.plot(x, y1,...高级主题:时间序列可视化和面向对象的绘图 时间序列可视化 在许多数据分析任务中,我们需要处理时间序列数据。Matplotlib和Seaborn提供了强大的工具来可视化时间序列。...实际应用示例: 通过一个舆情分析的实际应用场景,演示了如何结合多个库创建一个综合、交互性的可视化,读者提供了在实际工作中应用所学知识的示范。

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机器学习可视化技术概览(Python)

1 常见数据类型 机器学习模型处理的五种数据类型表格数据、序列数据、多维数组、图形和多模态数据。...1.2 序列数据 序列数据是一种具有时间或顺序顺序的数据,例如时间序列数据或自然语言文本。序列数据可能需要注意机制来捕获长期依赖性。例如,一个包含 k 个单词的句子是 k 个标记的序列。...序列数据通常用于自然语言处理任务,例如语言建模、机器翻译和情感分析。它还用于股票价格预测、天气预报、能源需求预测等时间序列预测任务。...在模型选择中,需要考虑多个因素,如模型的复杂度、准确性、可解释性、训练时间和资源消耗等。模型选择是机器学习流程中非常重要的一步,可以对模型的性能产生重大影响。...作者还设计了一种新的可视化来有效地呈现这些数据路径及其随时间的演变模式(5(b),底部)。 如图5(c)所示,每个散点图显示了一种算法生成的嵌入的降维结果。

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Pandas高级教程之:plot画图详解

基础画图 要想使用matplotlib,我们需要引用它: In [1]: import matplotlib.pyplot as plt 假如我们要从2020年1月1日开始,随机生成365天的数据,然后作图表示应该这样写...iris.data") In [94]: plt.figure(); In [95]: parallel_coordinates(data, "Name"); 滞后图lag plot 滞后图是用时间序列和相应的滞后阶数序列做出的散点图...plot 自相关通常用于检查时间序列中的随机性。...从数据集中选择指定大小的随机子集,该子集计算出相关统计信息, 重复指定的次数。 生成和直方图构成了引导。...绘制DF的时候,可以将多个Series分开作为显示: In [137]: df.plot(subplots=True, figsize=(6, 6)); 可以修改的layout: df.plot

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matplotlib绘图基础

一个matplotlib图形主要有两大组件: (Figure)是绘制所有内容的整个窗口或页面,它是所有的对象的顶层组件。你可以创建多个独立的。...可以包含多个坐标轴。 你可能会疑惑了?在示例1中,既没有Figure,也没有Axes对象。这就是matplotlib的灵活之处,通常默认的配置就可以完成图形绘制。...为此,Matplotlib引入了的概念:可以在一个图中存在多组较小的坐标轴。...你可以尝试一下修改0.20.5,就可以发现第二个超出了显示范围。...其实,plt.subplot(111)与plt.subplot(1, 1, 1)等价,前两个的含义是,将想象1x1的网格,最后一个参数表示网格的第1个。所以就是这个代码就是坐标轴布满整个

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美化Matplotlib的3个小技巧

在本文中,我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧: 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例,但这些技巧也可以应用于其他类型的。...在处理时间序列数据时,x轴通常包含占用大量空间的日期,所以可以减少轴上的刻度数来提高显示效果。 让我们先做一个不限制x轴刻度数的例子。  ...共享x轴的坐标对齐 我们可以在一个Figure对象上创建多个Matplotlib允许使用subplot函数创建格。例如下面的代码行创建了一个包含4个的2x2网格。  ...它可以用于调整之间的填充: fig, (ax1, ax2) = plt.subplots( nrows=2, ncols=1, sharex=True...X轴坐标(日期)都已经对齐了,这对于分析时间序列时非常有用的,例如想对比2个产品或者2个不同的门店在同一时期的销售情况,通过对齐日期可以给出非常好的直观判断。

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Python绘制面积折线图,三种用法演示

面积 误差带面积,基本代码,一共10个点,有三组数据,如下x, y, error. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成随机...x数据(例如:时间序列) x = np.arange(1, 11) # 生成对应的随机y数据 y = np.array([3, 1, 2, 4, 5, 7, 5, 9, 10, 11]) # 生成每个数据点的随机误差大小...一行两列,两个子: # 生成随机x数据(例如:时间序列) x = np.arange(1, 11) # 生成对应的随机y数据 y = np.array([3, 1, 2, 4, 5, 7, 5, 9...+ error y_lower = y - error # 创建图表窗口 plt.figure(figsize=(20, 5)) # 第一个 plt.subplot(1, 2, 1) # 1行...as plt import numpy as np # 生成随机x数据(例如:时间序列) x = np.arange(1, 11) # 生成对应的随机y数据 y = np.array([3, 1,

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美化Matplotlib的3个小技巧

在本文中,我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧: 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例,但这些技巧也可以应用于其他类型的。...在处理时间序列数据时,x轴通常包含占用大量空间的日期,所以可以减少轴上的刻度数来提高显示效果。 让我们先做一个不限制x轴刻度数的例子。...共享x轴的坐标对齐 我们可以在一个Figure对象上创建多个Matplotlib允许使用subplot函数创建格。例如下面的代码行创建了一个包含4个的2x2网格。...它可以用于调整之间的填充 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots( nrows=2, ncols=1, sharex=True, figsize...X轴坐标(日期)都已经对齐了,这对于分析时间序列时非常有用的,例如想对比2个产品或者2个不同的门店在同一时期的销售情况,通过对齐日期可以给出非常好的直观判断。

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美化Matplotlib的3个小技巧

在本文中,我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧: 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例,但这些技巧也可以应用于其他类型的。...在处理时间序列数据时,x轴通常包含占用大量空间的日期,所以可以减少轴上的刻度数来提高显示效果。 让我们先做一个不限制x轴刻度数的例子。  ...共享x轴的坐标对齐 我们可以在一个Figure对象上创建多个Matplotlib允许使用subplot函数创建格。例如下面的代码行创建了一个包含4个的2x2网格。  ...它可以用于调整之间的填充: fig, (ax1, ax2) = plt.subplots( nrows=2, ncols=1, sharex=True...X轴坐标(日期)都已经对齐了,这对于分析时间序列时非常有用的,例如想对比2个产品或者2个不同的门店在同一时期的销售情况,通过对齐日期可以给出非常好的直观判断。

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