本文是 Python 系列的第十篇 Python 入门篇 (上) Python 入门篇 (下) 数组计算之 NumPy (上) 数组计算之 NumPy (下) 科学计算之 SciPy 数据结构之 Pandas...Matplotlib 图 第 1 行定义函数，label 和 data 是「位置参数」，window_periods 是「可变参数」。忘了这些参数类型的可回顾〖Python 入门篇 (下)〗。...PyEcharts 里的代码比 Matplotlib 里的简洁多了。 第 1-2 行获取日期和比特币价格。 第 4 行创建折线对象 Line，起名为 line。...Matplotlib 图 第 1 行定义函数，code 和 data 是「位置参数」，wp 是「默认参数」而默认值为 5。忘了这些参数类型的可回顾〖Python 入门篇 (下)〗。...在 Timeline 上添加 Pie 和日期。 第 18 行如果被运行，该动态图被生成到 Pie.html 网页文件里；如果没被运行，该动态图将显示在 Jupyter Notebook 中。
主要包含以下几块内容： 第一章：Python 基础+进阶 Python基础主要总结Python常用内置函数；Python独有的语法特性、关键词nonlocal, global等；内置数据结构包括...目前共有25个小例子 第三章：Python文件日期和多线程 Python文件IO操作涉及文件读写操作，获取文件后缀名，修改后缀名，获取文件修改时间，压缩文件，加密文件等操作。...Python日期章节，由表示大日期的calendar, date模块，逐渐过渡到表示时间刻度更小的模块：datetime, time模块，按照此逻辑展开。...第五章：Python绘图 Python常用的绘图工具包括：matplotlib, seaborn, plotly等，以及一些其他专用于绘制某类图如词云图等的包，描绘绘图轨迹的turtle包等。...动画还是用matplotlib做出来的，这就更完美了，一边学完美的算法，一边还能提升Python熟练度，一边还能学到使用matplotlib制作动画。
，而 Python 就不用多说了。...Matplotlib 图 第 1 行定义函数，label 和 data 是「位置参数」，window_periods 是「可变参数」。忘了这些参数类型的可回顾〖Python 入门篇 (下)〗。...PyEcharts 里的代码比 Matplotlib 里的简洁多了。 第 1-2 行获取日期和比特币价格。 第 4 行创建折线对象 Line，起名为 line。...Matplotlib 图 第 1 行定义函数，code 和 data 是「位置参数」，wp 是「默认参数」而默认值为 5。忘了这些参数类型的可回顾〖Python 入门篇 (下)〗。...在 Timeline 上添加 Pie 和日期。 第 18 行如果被运行，该动态图被生成到 Pie.html 网页文件里；如果没被运行，该动态图将显示在 Jupyter Notebook 中。
17 brotlipy==0.7.0 brotlipy Brotli压缩库 Brotli压缩算法的Python实现。...53 matplotlib==3.8.1 matplotlib 绘图库 创建静态、交互式和动画可视化的Python库。...54 matplotlib-inline==0.1.6 matplotlib-inline Jupiter notebook中内联Matplot绘图工具 在Jupyter笔记本中嵌入Matplotlib...85 python-dateutil==2.9.0.post0 python-dateutil 日期处理工具 处理日期和时间的Python库，提供了强大的日期和时间功能。...121 zstandard==0.19.0 zstandard 压缩库 Zstandard压缩算法的Python库。
做出该视频我用了四个工具： Matplotlib（核心） ScreenToGif 本地软件（用于录屏存成 gif） ezgif 在线（用于快进 gif 播放速度被存成视频，用于压缩） 腾讯微视 APP...animate, frames, interval ) 其中 fig 是图对象 animate 是第一步定义的静态画图函数，还记得 Python...关于 xticks, 我们用 df_span 每隔 30 天显示日期标签，rotation = 90 是为了防止日期太拥挤，转成纵向。...这些后期制造大家可以按自己的需求和喜好来做，核心还是用 matplotlib 做出动态图。...2 总结 由于我刚接触这个用 matplotlib 画动图，就是有天一个读者在微信群给我看了这样的视频，我觉的很酷而且记得 matplotlib 可以画动图就是试着实现。
来源：DeepHub IMBA 本文约2300字，建议阅读5分钟 本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧 Matplotlib是Python的数据可视化库的基础。...import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv("mock_sales_data.csv", nrows=100) df.head() 数据包含日期...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。 ...例如将产品的价格和销售数量绘制在一起查看价格对销售数量的影响。 我们的DataFrame中的销售数量和价格列显示在同一线图上，只有一个y轴。...）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。
Matplotlib是Python的数据可视化库的基础。它是其他可视化工具(如Seaborn)的基础。 Matplotlib提供了很大的灵活性，因此您可以自定义或调整几乎所有的图表。...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。...例如将产品的价格和销售数量绘制在一起查看价格对销售数量的影响。 我们的DataFrame中的销售数量和价格列显示在同一线图上，只有一个y轴。...Matplotlib允许使用subplot函数创建子图格。例如下面的代码行创建了一个包含4个子图的2x2网格图。...）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。
Matplotlib是Python的数据可视化库的基础。它是其他可视化工具(如Seaborn)的基础。 Matplotlib提供了很大的灵活性，因此您可以自定义或调整几乎所有的图表。...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。 ...例如将产品的价格和销售数量绘制在一起查看价格对销售数量的影响。 我们的DataFrame中的销售数量和价格列显示在同一线图上，只有一个y轴。...）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。...以上就是3个Matplotlib可视化的小技巧，这些技巧肯定会帮助你创建信息更丰富、功能更强大的数据可视化图表。
Python有许多可视化工具，但是我主要讲解matplotlib（http://matplotlib.sourceforge.net）。...Finance）绘制一张曲线图，并标出2008年到2009年金融危机期间的一些重要日期。如下所示： ? ? 图像的绘制要麻烦一些。matplotlib有一些表示常见图形的对象。...操作matplotlib配置系统的方式主要有两种。第一种是Python编程方式，即利用rc方法。...跟matplotlib一样，mayavi也能集成到IPython以实现交互式使用。通过鼠标和键盘进行操作，图形可以被平移、旋转、缩放。...我就曾经见过PyQwt被用在基于Qt框架（PyQt）的GUI应用程序中。许多库都还在不断地发展（有些已经被用在大型应用程序当中了）。
3版本里面，urllib 被拆分了啊！...要知道，此时 Python 平台上，已经有了 matplotlib, seaborn, bokeh, plotly 等一系列优秀的绘图软件包。 那为什么还要费时费力地，移植 ggplot2 过来呢？...它接收一个数据框列表，把其中每一个个数据框沿着纵轴（默认）连接在一起。...我们修改横轴的标记为中文的“日期”。 因为时间显示起来比较长，如果按照默认样式，会堆叠在一起，不好看，所以我们让它旋转45度角，这样避免重叠，一目了然。...如果你希望在本地，而非云端运行本样例，请使用这个链接（http://t.cn/R3usDi9）下载本文用到的全部源代码和运行环境配置文件（Pipenv）压缩包。
这里给大家提供一个简单的点子，用 python 来制作酷炫的动态条形图，展示你们在一起的历程吧！ 例子如下： ? 一、动态条形图 首先，不妨猜想一下这个是如何实现的。...为了便于处理日期，将 excel 中的日期一列的值转为字符串格式，再利用 datatime 将起始日期设为时间戳格式。...x: str(x)[:10]) t = datetime.datetime(2020,1,1) # 起始日期 选择 matplotlib 库进行绘图：先设置画布，返回模型和画图对象。...import matplotlib.animation as ani matplotlib 库提供了动态绘图的模块，可以帮助我们更加轻松的制作 gif。...这个经常抽风，下面将带大家部署到企鹅云 （如果想知道这种二维码是如何生成的，请看之前的文章） 事情往往不像看上去那样简单，尽管我们已经历尽重重步骤，但依然遗留了两个坑：gif 图片在页面中加载慢（通过工具压缩图片大小来解决
为日期和时间处理同时提供了简单和复杂的方法 zlib 直接支持通用的数据打包和压缩格式：zlib，gzip，bz2，zipfile，以及 tarfile random 提供了生成随机数的工具 math...适用于在图形领域工作的人 Python实现图像处理：PiL依赖库的应用_简言-CSDN博客 matplotlib 绘制数据图的库。...now=date.today() #取当前时间 print(now) birthday=date(1987,12,3) print(birthday) age=now-birthday #假设年龄=当前日期...-生日日期 print(age) 运行结果为： 2019-05-04 1987-12-03 11475 days, 0:00:00 zlib： 提供压缩和解压的功能。...level 从9到-1表示压缩等级，其中1最快但压缩度最小，9最慢但压缩度最大，0不压缩，默认是-1大约相当于与等级6，是一个压缩速度和压缩度适中的level。
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 =...(endDate), 15) y = np.random.randn(len(x))*3+2 data = {} # 将数字（天数差）转为日期对象 numpy.datetime64 data['date...matplotlib.dates.datestr2num() 将日期转化为天数差 numpy.datetime64() 将数字（天数差）转为日期对象 numpy.datetime64 matplotlib.dates.MonthLocator...() 配合设置日期刻度间隔 matplotlib.dates.DateFormatter() 设置日期显示格式 fig.autofmt_xdate() 自动调整坐标轴，未调用字符串会重叠在一起 [未调整字符串
我们经常在电视上看到股票趋势图，今天跟大家分享怎么用Python绘制这种图。...本文目录 安装包 读取数据文件 将日期列设置为数据框索引 绘制股票趋势图 1 安装包 首先要在cmd中安装绘图需要的matplotlib包，输入如下语句即可安装。...pip install matplotlib 2 读取数据文件 接着设置文件的存放目录，读取股票数据。...而且，明显看到有些日期的收盘价为0，这是由于股票一般在工作日开盘，周末休市。所以在绘图时有些日期的收盘价被填充为0。...至此，在Python中绘制股票趋势图已介绍完毕，大家可以动手练习一下
我们可以通过可视化学习到一个模式是否可以被观察到，因此估计哪个机器学习模型是合适的。 用二维数据描述事物是容易的。正常地，一个有x轴y轴的散点图就是二维的。...，因为大量的特征没有被展示出来。...在图中，我们观察到散点图上的点散落在一起，每个类的聚类都不如之前那么突出。这说明通过删除第一个主成分，我们删除了大量信息。...相比使用全部特征得到的原始准确度，此时获得的准确度有望不低于它原来的90%： 解释方差的另一个用途在于压缩。...将这些放在一起，以下是生成可视化效果的完整代码： 拓展阅读 如果你希望更深入地了解，这里提供了更多的资源： 书籍 深度学习 https://amzn.to/3qSk3C2 教程 如何在Python中从头开始计算主成分分析
您好，欢迎来到Python for Finance系列教程。在本系列中，我们将使用Pandas框架来介绍将金融（股票）数据导入Python的基础知识。...as pdimport pandas_datareader.data as web Datetime让我们很便捷的使用日期函数，matplotlib用来绘制图形，pandas来分析数据，pandas_datareader...接下来，设置一个开始和结束的日期时间对象，这将是我们要获取股票价格信息的日期范围。 3....在本文里，索引是日期。是与所有列相关的东西。...，以end 为结束日期的数据。
安装预构建包 多数平台：Python 科学分发包 第一个选项是使用已经内置 matplotlib 的预打包的 Python 分发包。...Debian / Ubuntu：sudo apt-get install python-matplotlib Fedora / Redhat：sudo yum install python-matplotlib...为 Python 包安装提供扩展 dateutil 1.1 或更新 为 Python 时间日期的处理提供扩展。...pytz 用于操作时区感知的日期时间。https://pypi.python.org/pypi/pytz FreeType 2.3 或更新 用于读取 TrueType 字体文件。...由于没有规范的 Windows 包管理器，从源代码构建freetype，zlib和libpng的方法被记录为matplotlib-winbuild中的构建脚本。
在这些大量的数据中，Pandas作为其中的一种重要的Python库，已经得到了广泛的应用。...例如，如果数值数据读入时被处理成字符串，那么就容易导致数据分析结果产生偏差。...pd #读取CSV文件 df = pd.read_csv('data.csv') #将价格列中的数据类型转换为浮点型 df['price'] = df['price'].astype(float) #将日期列中的数据类型转换为日期类型...date'], columns=['category'],values=['sales'],aggfunc=[sum]) 数据合并 数据合并是解决数据分析问题的重要步骤之一，可以将不同数据集的信息整合在一起...例如下面的例子中，我们可以使用matplotlib库来绘制数据的可视化结果： import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #读取CSV文件 df
必须先将时间戳转换为Python datetime对象（使用datetime.strptime）。然后使用date2num将日期转换为matplotlib格式。...绘制日期和值使用[plot_date] dates = matplotlib.dates.date2num(list_of_datetimes) matplotlib.pyplot.plot_date...(dates, values) 参考文章 Python绘制时间序列数据的时序图、自相关图和偏自相关图 如何用Matplotlib在Python中绘制时间？
进入大学之后，我们逐渐“被教授”了C、C++、Java等编程语言，但为什么我会选择python作为最喜欢的编程语言呢？...总之：简短[库多]、不用自己造轮子[库多]、能解决各种问题[库多多...] python是一种简单但功能强大的解释性编程语言，便与交互编程，作为一种动态语言，允许程序运行时候才被添加到对象，变量自动类型转换...例如 20 个属性只变成 2 个，注意，这不是挑出 2 个，而是压缩成为 2 个，它们集合了 20 个属性的所有特征，相当于把重要的信息提取的更好，不重要的信息就不要了。...不同于其他包，它支持自然语言处理，能将NLP和其他机器学习算法更容易组合在一起。如果你的领域在NLP，并想进行聚集和基本的分类，你可以看看。...在Web中，我常用的可视化工具是E-chart，python中最常用的无疑是Matplotlib。
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