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。
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。
记得早上起床,打开手机看到好多盆友发来的询问关怀“听说北京沙尘暴了,注意安全哦”,比心 ! 随后拉开窗帘,果然是漫天黄沙还伴随着大风,打开朋友圈满屏的银翼杀手、末日的关键字。
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。
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。
使用 matplotlib 绘制带日期的坐标轴 源码及参考链接 效果图 [运行结果] 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates fig, ax = plt.subplots() """生成数据""" beginDate = '2012-01-01' endDate = '2018-01-01' # 将日期字符串转化为数字(从1970-01-01算起的天数差) x = n
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。
时间序列是由表示时间的x轴和表示数据值的y轴组成,使用折线图在显示数据随时间推移的进展时很常见。它在提取诸如趋势和季节性影响等信息方面有一些好处。
init_notebook_mode()是离线使用plotly,不需注册账号即可使用,但是功能没有在线模式全,下面简单的介绍一下两种模式: plotly的两种模式
以 x 轴为日期时间值来创建线图。然后,更改刻度标签的格式以及 x 坐标轴范围。创建 t 作为日期序列,创建 y 作为随机数据。使用 plot 函数绘制向量图。
近期对疫情数据进行可视化的内容比较多,今天我来用 Python 可视化申请 Plotly 对国外的疫情发展情况进行可视化,以项目实战的形式,在分析和了解国外疫情变化趋势的同时,加深大家对 Plotly 的学习应用。
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。
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。
原文:https://towardsdatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
https://towarddatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
之前介绍过一篇文章介绍酷炫!36张图爱上高级可视化神器Plotly_Express,文章中大量介绍了基于plotly绘制的各种图形,例子多而不精彩。本文开始将会详细介绍基于Plotly绘制的各种图形,Plotly绘图中主要是两个模块:
Plotly_Express是新一代的高级可视化神器,它是plotly.py的高级封装,内置了大量实用、现代的绘图模板。
可以添加一个日期 x时间和一个持续时间来计算一个新的日期时间,它与线性时间轴上的距离正好是 的大小。在这里,datetime代表, , , or 中的任何一个,并且非空结果将是相同的类型。可以按如下方式计算日期时间偏移的持续时间:yx + yxyDateDateTimeDateTimeZoneTime
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。
之前介绍过一篇文章介绍酷炫!36张图爱上高级可视化神器Plotly_Express,文章中介绍了大量基于plotly绘制的各种图形,例子多而不精。本文开始将会详细介绍基于Plotly绘制的各种图形,Plotly绘图主要是两个模块:
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:
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。
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:
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❤️
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。
https://aroussi.com/post/python-yahoo-finance
在处理时间序列项目时,数据科学家或 ML 工程师通常会使用特定的工具和库。或者他们使用一些众所周知的工具,而这些工具已被证明可以很好地适用与对应的时间序列项目。
今天我们将学习如何在Matplotlib中绘制时间序列数据。时间序列数据由包含日期的数据组成。例如绘制在过去几周内比特币价格走势。我们将学习如何以不同方式格式化日期,以便它们更好地与我们的图形一起使用。让我们开始吧...
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。
本文中将前段时间写的plotly-express可视化库的相关技巧进行整理,方便后续快速实现调用
利用线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间的关系进行建模的方法。
In a scatter plot, each row of data_frame is represented by a symbol mark in 2D space.
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。
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!
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。
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
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。
Plotly 是一个用于创建交互式数据可视化的 Python 库,它允许你轻松地生成各种类型的图表和图形,包括折线图、散点图、柱状图、饼图、热力图、3D 图等。
本文将通过绘制中国省级 Choropleth 地图来解释如何使用 plotly 绘制 Choropleth 地图,主要有两种方法:底层 API plotly.graph_objects.Choroplethmapbox 和高层 API plotly.express.choropleth_mapbox,数据是 COVID-19 在某一天的疫情数据。
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。
摘要: Matplotlib是Python中广泛使用的数据可视化库,它提供了丰富的绘图功能,用于创建各种类型的图表和图形。本文将从入门到精通,详细介绍Matplotlib的使用方法,通过代码示例和中文注释,帮助您掌握如何在不同场景下灵活绘制高质量的图表。
我们可以使用matplotlib.pyplot.locator_params()来控制刻度线定位器的行为。 即使通常会自动确定标记点的位置,但是如果我们想要绘制较小的标记,则可以控制标记点的数量并使用紧密的视图:
最近阅读学习了林骥老师的《数据化分析 Python 实战》,书中讲好的技能应该刻意的练习,而不是简单的重复。
数据分析离不开数据可视化,我们最常用的就是pandas,matplotlib,pyecharts当然还有Tableau,看到一篇文章介绍plotly制图后我也跃跃欲试,查看了相关资料开始尝试用它制图。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云