今天 Lemon 来详细的分享下,这类图如何绘制,一共会讲解 3 类图形,分别是 面积曲线图、蜡烛图、OHLC图。这三种类型的图在投资中会经常遇到。
https://aroussi.com/post/python-yahoo-finance
上一期咱们介绍《手把手教你用plotly绘制excel中常见的16种图表(上)》演示了8种常见图表,今天我们继续演示另外8种常见图表的绘制。
今天带大家一起学习一个小众,但很厉害的可视化库mplfinance,一起掌握最灵活的python库来创建漂亮的金融可视化。
在这个教程中,我们将学习如何利用交叉指标预测加密货币市场的买入/卖出信号,并在教程结尾提供了完整的Python代码,在市场历史数据上利用此算法可以实现三倍的比特币收益回报率。
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:
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。
前文中提到,我做的第二个项目是个可视化的项目,名字叫 deneb。deneb 是天鹅座的一等星,也是夏季大三角和北十字两个星群的端点之一。deneb 是对 vega-lite 的封装,受 同样封装了 vega-ltie,深得我喜爱的 Python 的库 altair 的启发。嗯,deneb - vega - altair,聪明的你一定想到了我为什么起这样一个名字:
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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。
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。
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。 受 Seaborn 和 ggplot2 的启发,它专门设计为具有简洁,一致且易于学习的 API :只需一次导入,您就可以在一个函数调用中创建丰富的交互式绘图,包括分面绘图(faceting)、地图、动画和趋势线。 它带有数据集、颜色面板和主题,就像 Plotly.py 一样。Plotly Express 完全免费:凭借其宽松的开源 MIT 许可证,您可以随意使用它(是的,甚至在商业产品中!)。 最重要的是,Plotly Express 与 Plotly 生态系统的其他部分完全兼容:在您的 Dash 应用程序中使用它,使用 Orca 将您的数据导出为几乎任何文件格式,或使用JupyterLab 图表编辑器在 GUI 中编辑它们!
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。
沉没成本谬论是人类众多的认知偏见之一。 它指的是我们倾向于持续将时间和资源投入到失去的原因中,因为我们已经花了很多时间去追求无用的事情。沉没成本谬论适用于当我们花了很多成本也不会起作用的项目或工作。比如,当存在效率更高,互动性更强的选择时,我们依然继续使用Matplotlib。
程序员的沉没成本论:沉没成本谬论是人类众多的认知偏见之一。它指的是我们倾向于持续将时间和资源投入到失去的原因中,因为我们已经花了很多时间去追求无用的事情。沉没成本谬论适用于当我们花了很多成本也不会起作用的项目或工作。比如,当存在效率更高,互动性更强的选择时,我们依然继续使用Matplotlib。
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。 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
本人在学习使用 plotly 的contour plots 制作的时候,发现利用这个表格制作波的干涉模拟方面有很不错的效果,因为之前被各种波动方程和振动方程教育了很久,所以就用波函数来开动,下面分享代码,供大家参考。(我用 java 写的代码模拟的波函数的测试数据)
数据可视化是指以图形或表格的形式显示信息。成功的可视化需要将数据或信息转换成可视的形式,以便能够借此分析或报告数据的特征和数据项或属性之间的关系。可视化的目标是形成可视化信息的人工解释和信息的意境模型。
Python的一个高级可视化库plotly_express是目前使用和见识过最棒的可视化库,通过这篇文章来入门这个可视化神器。
Plotly:协同 Python 和 matplotlib 工作的 web 绘图库 官网链接:https://plot.ly/python/
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。
一文爱上可视化神器plotly_express目前使用和见识过最棒的可视化库。必须爱上它❤️
matplotlib是Python数据可视化库的OG。尽管它已有十多年的历史,但仍然是Python社区中使用最广泛的绘图库。它的设计与MATLAB非常相似,MATLAB是20世纪80年代开发的专有编程语言。
在《【Power BI VS Tableau】 可视化篇(上)》中我们提到,Tableau具有极其强大的可视化能力,可以创作天马行空般的图表。这也是让它跻身BI界领头羊梯队的关键能力之一。那么,单看可视化,有没有哪些工具能媲美Tableau呢?本文的主角——Plotly,就是答案之一。
作为Python的新一代数据可视化绘图库,和matplotlib等传统绘图库相比,plotly具有以下优点:
最近不是在学习plotly嘛,为了方便理解,我们这里取excel绘图中常见的16种图表为例,分两期演示这些基础图表怎么用plotly进行绘制!
收集数据后,需要对其进行解释和分析,以深入了解数据所蕴含的深意。而这个含义可以是关于模式、趋势或变量之间的关系。
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。
原文:https://towardsdatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
本文将使用Python来可视化股票数据,比如绘制K线图,并且探究各项指标的含义和关系,最后使用移动平均线方法初探投资策略。 数据导入 这里将股票数据存储在stockData.txt文本文件中,我们使用pandas.read_table()函数将文件数据读入成DataFrame格式。 其中参数usecols=range(15)限制只读取前15列数据,parse_dates=[0]表示将第一列数据解析成时间格式,index_col=0则将第一列数据指定为索引。 import pandas as pd i
https://towarddatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
对数据科学家来说,讲故事是一个至关重要的技能。为了表达我们的思想并且说服别人,我们需要有效的沟通。而漂漂亮亮的可视化是完成这一任务的绝佳工具。本文将介绍 5 种非传统的可视化技术,可让你的数据故事更漂亮和更有效。这里将使用 Python 的 Plotly 图形库(也可通过 R 使用),让你可以毫不费力地生成动画图表和交互式图表。
In a scatter plot, each row of data_frame is represented by a symbol mark in 2D space.
使用Python绘制一幅专业的K线图,是量化投资和金融数据分析的必备功课。下面我将从K线图简介、数据获取、K线图绘制及成交量绘制等方面,结合源代码,一步步实现专业K线图的绘制。
可视化是一种方便的观察数据的方式,可以一目了然地了解数据块。我们经常使用柱状图、直方图、饼图、箱图、热图、散点图、线状图等。这些典型的图对于数据可视化是必不可少的。除了这些被广泛使用的图表外,还有许多很好的却很少被使用的可视化方法,这些图有助于完成我们的工作,下面我们看看有那些图可以进行。
今天我们会介绍一下10个适用于多个学科的Python数据可视化库,其中有名气很大的也有鲜为人知的。
前面分享过一篇自动化制作《历史上的今天》时间线图片的文章,小伙伴们普遍反映还不错,尤其是制作时间线的方法,还是非常巧妙的。今天我们再来分享几种不同的制作方法,大家可以自行比较下各种方法的优劣
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。
不少小伙伴在开发过程中都有对模块进行压测的经历,压测结束后大家往往喜欢使用Excel处理压测数据并绘制数据可视化视图,但这样不能很方便的使用web页面进行数据展示。本文将介绍使用python-plotly模块来进行压测数据的绘制,并且生成静态html页面方便结果展示。
前面我们以Time series 图表为例,学习了面板的配置参数,在这里我们要继续学习Grafana 的其他图表,配置参数大同小异。
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