从pandas图中获取matplotlib线 - 腾讯云开发者社区

这里将根据若干算法，计算并绘制多种价格通道，从中大家一方面可以积累股市分析的经验，另一方面还能进一步掌握基于pandas的数据分析方法，以及基于matplotlib的可视化技巧。...01 # coding=utf-8 02 import pandas as pd 03 import matplotlib.pyplot as plt 04 from mpl_finance...在如下的DisplayCrocodileLines.py范例中，就将演示用pandas库计算相关数值，并用matplotlib绘制鳄鱼组线的做法。...matplotlib和pandas绘制股票MACD指标图，并验证化交易策略向大家介绍我的新书：《基于股票大数据分析的Python入门实战》通过机器学习的线性回归算法预测股票走势（用Python实现...和numpy库绘制股票K线均线和成交量的整合效果（含量化验证交易策略代码）用python的matplotlib和numpy库绘制股票K线均线的整合效果（含从网络接口爬取数据和验证交易策略代码）

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量化分析入门——从聚宽获取财务数据Pandas Dataframe

Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它基于Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。...想要涉足这些领域的同学，Pandas建议一定要学一学。...获取财务数据Dataframe 聚宽是国内不错的量化交易云平台，目前可以通过申请获得本地数据的使用权。授权之后，就可以通过其提供的SDK获取到你想要的数据。...在这里，将通过一个获取上市公司财务数据的例子来展示DataFrame的使用。...方便的绘图能力我们可以利用Pandas很方便地绘制出类似Matlab那样丰富的图表，比如：我们将上面代码里获取到的四家公司的市盈率数据展示出来，只需要加上如下的代码即可： plot = df['pe_ratio

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用python的matplotlib和numpy库绘制股票K线均线和成交量的整合效果（含量化验证交易策略代码）用python的matplotlib和numpy库绘制股票K线均线的整合效果（含从网络接口

在用python的matplotlib和numpy库绘制股票K线均线的整合效果（含从网络接口爬取数据和验证交易策略代码）一文里，我讲述了通过爬虫接口得到股票数据并绘制出K线均线图形的方式，在本文里.../usr/bin/env python 2 #coding=utf-8 3 import pandas as pd 4 import matplotlib.pyplot as plt...5 from mpl import candlestick_ochl 6 from matplotlib import MultipleLocator 7 #根据指定代码和时间范围，获取股票数据...8行到第20行，我们一方面是从csv文件里读取数据，另一方面在第一个子图里绘制了K线和均线图。...从第18行到第25行，我们完成了获取并保存数据的动作，并用df对象保存了待遍历的股票数据（即张江高科2018-09-01到2018-12-31的数据）。

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Python 多维数据可视化

1.平行坐标图中每条垂直的线代表一个特征，表中一行的数据在图中表现为一条折线，不同颜色的线表示不同的类别。...import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from pandas.plotting import parallel_coordinates...import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from pandas.plotting import radviz data = pd.read_csv...import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from pandas.plotting import andrews_curves data...import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns data = pd.read_csv('D:\\iris.csv

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用Python爬取股票数据，绘制K线和均线并用机器学习预测股价（来自我出的书）

在本文里，将给出若干精彩范例，包括用爬虫获取股市数据，用matplotlib可视化控件绘制K线和均线，以及用sklean库里的方法，通过机器学习预测股价的走势。...1 通过pandas_datareader库的方法爬取股市数据 pandas_datareader是一个能读取各种金融数据的库，在下面的getDataByPandasDatareader.py范例程序中演示了通过这个库获取股市数据的常规方法...关键的是第6行，通过调用pdr.get_data_yahoo方法从雅虎网站获取数据，这个方法的参数分别是股票代码，开始日期和结束日期。...在如下的drawKAndMAMore.py范例程序中，将用到上文提到的爬取股票数据的代码，从网络接口里获取股票数据，并绘制k线和均线，请大家不仅注意k线和均线的含义，还要重视matplotlib库里绘制图形...可以看出，蓝线表示真实的收盘价（图中完整的线），红线表示预测股价（图中靠右边的线。因为本书黑白印刷的原因，在书中读者看不到蓝色和红色，请读者在自己的计算机上运行这个范例程序即可看到红蓝两色的线）。

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用Pandas在Python中可视化机器学习数据

为了从机器学习算法中获取最佳结果，你就必须要了解你的数据。使用数据可视化可以更快的帮助你对数据有更深入的了解。...它也可以帮助你剔除出可能的异常值 # 单变量直方图 import matplotlib.pyplot as plt import pandas url = "https://archive.ics.uci.edu...箱线图中和了每个特征的分布，在中值（中间值）画了一条线，并且在第25%和75%之间（中间的50％的数据）绘制了方框。...# 散点图矩阵 import matplotlib.pyplot as plt import pandas from pandas.tools.plotting import scatter_matrix...由于对角线上的散点图都是由每一个变量自己绘制出的小点，所以对角线显示了每个特征的直方图。

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用python的matplotlib和numpy库绘制股票K线均线的整合效果（含从网络接口爬取数据和验证交易策略代码）

第一，为了更灵活地得到股市数据，这里是根据开始时间和结束时间，先是调用get_data_yahoo接口，从yahoo的接口里获取股票数据，同时为了留一份数据，所以会把从接口爬取到的数据保存到本地csv文件.../usr/bin/env python 2 #coding=utf-8 3 import pandas_datareader 4 import pandas as pd 5 import matplotlib.pyplot...8 #根据指定代码和时间范围，获取股票数据 9 code='600895.ss' 10 stock = pandas_datareader.get_data_yahoo(code,'2019-01-01...1 移动平均线从下降逐渐转为平水平，且有超上方抬头迹象，而股价从均线下方突破时，为买进信号，如上图中的A点。...4 股价在均线下方运行时大跌，远离均线时向均线靠近，此时为买进时机，如图中的D点。 5 均线的上升趋势逐渐变平，且有向下迹象，而股价从均线上方向下穿均线，为卖出信号，如图中的E点。

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Python中得可视化：使用Seaborn绘制常用图表

Seaborn是构建在matplotlib之上的数据可视化库，与Python中的pandas数据结构紧密集成。可视化是Seaborn的核心部分，可以帮助探索和理解数据。...1.分布曲线我们可以将Seaborn的分布图与Matplotlib的直方图进行比较。它们都提供非常相似的功能。这里我们画的不是直方图中的频率图，而是y轴上的近似概率密度。...") pstore.head(10) 从我们的系统访问数据集数据集是这样的， ?...特定类别数的分布图在上图中，没有概率密度曲线。要移除曲线，我们只需在代码中写入' kde = False '。我们还可以向分布图提供与matplotlib类似的容器的标题和颜色。...使用Seaborn的配对图对于非对角视图，图像是两个数值变量之间的散点图对于对角线视图，它绘制一个柱状图，因为两个轴(x,y)是相同的。 5.热力图热图以二维形式表示数据。

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【Python篇】matplotlib超详细教程-由入门到精通（上篇）

# 在开始之前，请确保你安装了 matplotlib 库 pip install matplotlib 1.2 创建第一个折线图从最简单的折线图开始，先理解 matplotlib 的基本概念。...在饼图中，sizes 列表中的每个元素决定了饼图中各个部分的大小比例。matplotlib 会根据这些数值的比例自动计算每一部分的角度和面积。 labels：这是用来为饼图中的各个部分添加标签。...pandas 和 matplotlib 的结合可以帮助我们快速地将数据可视化展示。...示例：从 CSV 读取数据并绘制折线图首先，我们需要从 pandas 读取数据，然后用 matplotlib 可视化。...import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 从 CSV 文件读取数据 data = pd.read_csv('sales_data.csv

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实战 | 用 Python 选股票，据说可以多挣个20%

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline %config...下面挑选了部分代表性的指标，并使用pandas.scatter_matrix()函数，将各项指标数据两两关联做散点图，对角线是每个指标数据的直方图。...为了得到更多的数据来演示，我们使用pandas_datareader直接从雅虎中下载最近一段时间的谷歌股票数据。...) end = datetime.date.today() # 从yahoo中获取google的股价数据。...当图中水平线出现跳跃的时候就是交易时机。

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Matplotlib玩转动态可视化

其实matplotlib这个经典绘图库也是可以的，这不就来了嘛~ 目录 1.效果预览 2.数据获取 3.数据预处理 4.matplotlib动态可视化 1.效果预览我们从国家统计局下载最近30年全国各地区生产总值...2.数据获取直接从国家统计局-「国家数据」(http://data.stats.gov.cn/)下载原始数据即可，数据长这样： ?...3.数据预处理 # 需要引入的库 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.ticker as ticker...为了实现宽表变窄表，用到pandas里的melt方法。...import pandas as pd # 读取下载后的数据 df = pd.read_excel(r'F:\微信公众号\matplotlib动态图\各地区生产总值.xlsx') df.head()

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用Pandas在Python中可视化机器学习数据

这些数据可以从UCI机器学习库中免费获得，并作为每个配方的一部分直接下载。单变量图在本节中，我们将看看可以用来独立理解每个属性的技巧。直方图获取每个属性分布的一个快速方法是查看直方图。...这是有用的，因为我们可以在同一个图中看到两个不同的视图。我们还可以看到每个变量在从左上角到右下角的对角线上完全正相关（如您所期望的那样）。...散点图对于发现变量之间的结构关系非常有用，例如是否可以用一条线来总结两个变量之间的关系。具有结构化关系的属性也可能是相关的，可以从数据集中移除。...# 散点图矩阵 import matplotlib.pyplot as plt import pandas from pandas.tools.plotting import scatter_matrix...由于每个变量的散点图都没有绘制点，所以对角线显示了每个属性的直方图。概要在这篇文章中，您发现了许多方法，可以使用Pandas更好地理解Python中的机器学习数据。

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10个实用的数据可视化的图表总结

每个平行轴包含最小值到最大值(例如，花瓣长度从1到6.9，萼片长度从4.3到7.9，等等)。例如，考虑花瓣长度轴。这表明与其他两种植物相比，濑蝶属植物的花瓣长度较小，其中维珍属植物的花瓣长度最高。...其他库，如 matplotlib、seaborn、bokeh（交互式绘图）也可用于绘制它。 3、等高线密度图（Contour ）二维等高线密度图是可视化特定区域内数据点密度的另一种方法。...如果散点图位于左边或右边而不是对角线，这意味着样本不是正态分布的。...导入必要的库 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns...7、点图下图中有一些名为误差线的垂直线和其他一些连接这些垂直线的线。让我们看看它的确切含义。

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使用 Python 进行财务数据分析实战

本文探讨了Python在金融数据分析中的应用，包括使用Pandas、NumPy和Matplotlib等Python库，它们能够处理股票市场数据、展示趋势并构建交易策略。...import pandas as pd import numpy as np import datetime import matplotlib.pyplot as plt 以下代码使用 Python...Yahoo Finance 获取股票代码列表的历史财务数据。...在子图中，使用红色绘制苹果公司股票的收盘价，并加入两条移动平均线。在买入信号处添加符号^，在卖出信号处添加符号v，这两个符号均位于短移动平均线的顶部。最终的图表将显示在窗口中。...通常进行回测策略需要以下步骤：选择历史数据：从可靠的数据源获取需要的历史数据，包括价格数据、成交量等。

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万字长文盘点python的Matplotlib使用 | 【推荐收藏】

(上) 数据结构之 Pandas (下) 基本可视化之 Matplotlib 统计可视化之 Seaborn 交互可视化之 Bokeh 炫酷可视化之 PyEcharts 机器学习之 Sklearn...和 NumPy, SciPy, Pandas 一样，要用 Matplotlib，首先引用其库。 import matplotlib 先来类比一下人类和 Matplotlib 画图过程。 ?...小菜一碟，用 Pandas 读取数据存成 DataFrame，再用 Matplotlib 里的 plt.plot() 画图。 ? ?...首先获取 EURUSD 的收盘价。 ? 用 Pandas 里面的 rolling() 函数来计算 MA，在画出收盘价，MA20 和 MA60 三条折线。 ? ?...从图中注意到绿色的 MA60最短，红色的 MA20 其次。

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Python3对股票数据进行分析

我们从K线图中，既可看到股价（或大市）的趋势，也同时可以了解到每日市况的波动情形。...scatter_matrix(data[['volume','market_value','turnover','pe','pb']]) plt.show() 从图中可以明显发现成交量（volume...market_value','turnover','pe','pb']].T) img=plt.matshow(cov) plt.colorbar(img,ticks=[-1,0,1]) plt.show() 从图中可以看出...pandas_candlestick_ohlc(data,['close_mean5','close_mean20']) 移动平均线具有抹平短期波动的作用，更能反映长期的走势。...当图中水平线出现跳跃的时候就是交易时机。

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干货案例 | Pandas数据可视化怎么做？

但是在数据科学中，几乎都离不开pandas数据分析库，而pandas可以做：数据采集：如何批量采集网页表格数据？...数据读取：pd.read_csv/pd.read_excel 数据清洗（预处理）：理解pandas中的apply和map的作用和异同可视化，兼容matplotlib语法(今天重点) 准备工作如果你之前没有学过...pip3 install pandas !pip3 install matplotlib 已经安装好，现在我们导入这几个要用到的库。...#grid绘制格线 df.plot(x='Month', y='Tmax', kind='line', grid=True) plt.show() ?...多个y值上面的折线图中只有一条线，如何将多个y绘制到一个图中，比如Tmax， Tmin。 df.plot(x='Month', y=['Tmax', 'Tmin']) plt.show() ?

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数据分析 ——— matplotlib基础（二）

有了上一节的基础的积累，接下来就可以来用matplotlib来画图了一、基本绘图2D 1.1 线利用plot()函数画出一系列点，并用线连接起来： import matplotlib.pyplot...在同一个图中画两条或多条线： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd fig, ax1 = plt.subplots...2.2 散点图只画点，但是不用点连接： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd fig, axes...2.4 直方图直方图用于统计数据出现的次数或者频率 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd fig...2.5 饼图 # 饼图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd fig, (ax1, ax2)

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盘一盘 Python 系列 5 - Matplotlib

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用Python实现量化交易策略回测

今天要给大家分享的例子，就展示了如何基于Python中常用的numpy、pandas等常用数据分析处理框架，针对目标个股简单实现「均线策略回测」： 1 相关库的导入分析过程需要用到的库如下，其中numpy...、pandas等库用于实现分析过程的「数据处理」及「运算」，xtquant用于快捷「获取」股票历史行情数据，matplotlib则用于对策略过程及效果进行「可视化」： import numpy as np...import pandas as pd from xtquant import xtdata # qmt行情数据模块 from functools import reduce import matplotlib.pyplot...as plt from datetime import datetime, timedelta from matplotlib.ticker import MaxNLocator 2 获取目标个股历史行情数据...添加账户总值字段 history_df['portfolio_value'] = portfolio_value 8 回测结果可视化最后，我们将整个回测过程，以及最终的账户结果值、佣金成本等信息整合到一张图中展示

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用Python的Pandas和Matplotlib绘制股票唐奇安通道，布林带通道和鳄鱼组线

量化分析入门——从聚宽获取财务数据Pandas Dataframe

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