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Python绘图全景式教程：提升你的数据表达力

在本教程中，我们将详细介绍如何使用Python进行数据绘图，并通过实例逐步学习各种常见的图形类型和绘图技巧。...要使用Matplotlib，首先需要安装它：pip install matplotlib绘制基础图形Matplotlib使用pyplot模块来进行绘图。...安装方法如下：pip install plotly绘制交互式图表Plotly的绘图非常直观，并且支持交互功能，例如缩放、平移和数据悬浮显示。...案例分析：数据可视化应用用Matplotlib绘制线性回归图假设我们有一组简单的线性回归数据，以下是如何使用Matplotlib绘制回归线的示例：import numpy as npimport matplotlib.pyplot..., low=low_prices, close=close_prices)])fig.update_layout() 更新图表布局（标题、轴标签等） fig.update_layout

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Python 算法交易秘籍（二）

此对象被赋值给一个新属性instruments，并在输出中显示。由于经常添加新的金融工具并定期更新现有的金融工具，因此此输出可能与您的输出不同。...您使用get_historical_data()方法获取相同仪器和相同开始和结束日期的历史数据，只是蜡烛间隔不同。 您使用plot_candlestick_chart()函数绘制日本蜡烛图案图表。...本食谱展示了如何使用经纪人 API 获取历史数据作为日本蜡烛图案，以及如何使用砖块蜡烛图案转换和绘制不同蜡烛间隔的历史数据。...此示例向您展示了在使用经纪人 API 时如何使用日本蜡烛图案获取历史数据，以及如何转换和绘制各种蜡烛间隔的历史数据使用平均蜡烛图案。...因此，是否要使用这些数据取决于你的需求。它可能适用于测试或更新现有代码库，但不足以提供实时数据源，这在实际交易会话期间是需要的。

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    Plotly中绘制三种经典的股票交易图表（含视频讲解）

    Plotly中绘制三种经典的 股票交易图表（含视频讲解） 大家好，我是 Lemon 。 背景 股票价格曲线，带可调节的时间条的图怎么绘制？...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。...数据获取及初步整理如下： # plotly-fin-candlestick.ipynb # 获取沪深300指数行情数据， asset='I', I 表示 index，即指数 # d_today = dt.date.today...这种图表通常用作交易工具，用来显示和分析证券、衍生工具、外汇货币、股票、债券等商品随着时间的价格变动。...默认的蜡烛图 在 Plotly 中，可以使用 candlestick 图来绘制蜡烛图。

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    Python 数据科学入门教程：Matplotlib

    接下来，让我们来看看我们如何绘制一条水平线。 你当然可以将你创建的一组新数据绘制成一条水平线，但你不需要这样做。...第十六章 实时图表 在这篇 Matplotlib 教程中，我们将介绍如何创建实时更新图表，可以在数据源更新时更新其图表。...运行此图表的结果应该像往常一样生成图表。 然后，你应该能够使用新的坐标更新example.txt文件。...这样做会生成一个自动更新的图表，如下： 第十七章 注解和文本 在本教程中，我们将讨论如何向 Matplotlib 图形添加文本。 我们可以通过两种方式来实现。 一种是将文本放置在图表上的某个位置。...第二十四章 多个 Y 轴 在这篇 Matplotlib 教程中，我们将介绍如何在同一子图上使用多个 Y 轴。 在我们的例子中，我们有兴趣在同一个图表及同一个子图上绘制股票价格和交易量。

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    手把手教你用plotly绘制excel中常见的16种图表(下)

    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。...树状图适合比较层次结构内的比例，但是不适合显示最大类别与各数据点之间的层次结构级别，后面的旭日图可更加直观地显示这些内容。...旭日图在显示一个环如何被划分为作用片段时最有效，而另一种类型的分层图表树状图适合比较相对大小。...例如，可以使用漏斗图来显示游戏注册付费流程中每个阶段的潜在玩数。通常情况下，值逐渐减小，从而使条形图呈现出漏斗形状。...地图 可使用地图图表比较值并跨地理区域显示类别。 数据中含有地理区域（如国家/地区、省/自治区/直辖市、县或邮政编码）时使用地图图表。

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    Grafana 监控大屏可视化图表

    Alert List 告警列表，用来在大屏上显示最近的告警 Bar chart 数据分类图表 Stat 可视化显示一个大的统计值，带有可选的图形迷你图。可以使用阈值控制背景或值颜色。...当您希望以美观的形式快速比较一小组值时，最好使用这种类型的图表。 State timeline 状态时间线面板可视化显示随时间的离散状态变化。每个场或系列都被渲染为其唯一的水平带。...可以使用各种选项根据标记和当前仪表板筛选列表。 Candlestick Candlestick面板允许您可视化数据，这些数据包括集中于价格变动的多个一致维度。...Candlestick面板包括打开-高-低-关闭（OHLC）模式，以及基于时间序列数据的额外维度支持。 Canvas Canvas是一种新的面板，它结合了Grafana的功能和自定义元素的灵活性。...到此，Grafana的所有图表已经介绍完了，下一步我们将学习如何进行数据查询的配置。

    5.8K10

    Python在Finance上的应用4 ：处理股票数据进阶

    名为烛形图的OHLC图表是一种将开盘价，最高价，最低价和收盘价数据全部集中在一个很好的格式中的图表。 另外，它有漂亮的颜色和前面提到的美丽的图表？...我确信这个图表类型终有一天将会被提供，现在不是没关系，但我们会做到这一点！...这也将使能够显示来自Pandas的另一个数据转换： df_ohlc = df['Adj Close'].resample('10D').ohlc() 我们在这里所做的是创建一个基于df ['Adj Close']列的新数据框...这是你可以如何规范化多个数据集。有时，您可能会在每个月的一个月初记录一次数据，每个月末记录的其他数据，以可能终每周记录一些数据。您可以将该数据框重新采样到月末，每个月，并有效地将所有数据归一化！...df_volume = df['Volume'].resample('10D').sum() 在这对成交量求和，因为我们确实想知道这10天内交易的总量，但也可以使用平均值。

    2.4K20

    Python比特币价格时间序列：LGBMRegressor递归自回归、随机游走及外部变量预测探索

    时间序列数据是按照时间顺序排列的一系列数据点，在各个领域都有着广泛的应用。时间序列预测的核心过程是预测其未来值，可以基于序列过去的行为（自回归），也可以结合其他外部变量进行建模。...烛台图：烛台图是一种常用的金融图表，用于描述证券、衍生品或货币的价格走势。通过绘制比特币价格的烛台图，并标记出比特币的减半日期，我们可以观察到减半事件对价格的潜在影响。...ini 代码解读 复制代码 # 使用Plotly绘制交互式烛台图 candlestick = go.Candlestick( x=data.index, 2....自相关图：通过绘制比特币收盘价的自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF），发现只有滞后1阶与滞后0阶相关，后续滞后阶数未超过显著性阈值，表明比特币价格序列的自相关性较弱。...通过训练不同滞后阶数的模型并进行回测，发现随着滞后阶数的增加，模型的测试误差并未降低，说明即使纳入更多过去的信息，模型也未能优于基线模型。

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    由深入浅，人工智能原理的大白话阐述

    上图表明，当公里数是0时，米数也是0，当公里数是100时，英里数是62.137，如此我们如何确定尝试C呢？...于是我们把0.5增加到0.6，然后根据公式在计算一遍，更改后我们得到新的英里数 = 公里数 * 0.6 = 60，这次运算之后，误差 = 62.137 - 60 = 2.137。...当我们使用0.61时，得到的结果为 英里数= 公里数 * 0.61 = 100 * 0.61 = 61，误差为62.137 - 61 = 1.37， 也就是说用0.61计算的效果比用0.6要好。 ?...假设我们真能找到一根将两组数据分开的直线，那么当我们收到新数据点时，我们把数据放到坐标轴上一看，如果数据表示的点在直线的左边，那么我们就可以预测新数据点对应的是毛毛虫，如果新数据点位于直线的右边，我们就有理由预测新数据点对应的是瓢虫...于是参数A第二次更新为： 0.3083 + 1.2958 = 1.6042.我们把这次更新后的直线绘制出来看看： ? 我们看到，这次调整后，直线似乎不偏不倚的处于两个数据点中间。

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    实时市场数据监控与分析方案

    然后，我得考虑使用哪些工具和技术。实时数据的话，可能需要用到API，比如Alpha Vantage或者Yahoo Finance。不过这些API可能有速率限制，需要考虑如何处理。...可视化部分，可能需要用Matplotlib或者Plotly来实时更新图表，但实时可视化可能会有性能问题，需要考虑优化。...可能还需要考虑使用消息队列，比如Kafka，来处理实时数据流。不过对于初学者来说，可能先从一个简单的例子入手，使用Python和现有的API，逐步构建系统。...={INTERVAL}min&apikey={API_KEY}&datatype=csv' df = pd.read_csv(url) return df.iloc[0] # 获取最新数据点​...make_subplots​def create_dashboard(df): fig = make_subplots(rows=2, cols=1) fig.add_trace(go.Candlestick

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    React 项目中使用 highstocks

    我最近在做一个股票资讯类的项目，所以需要用到这个图表库，由此篇文章开张记录下使用该库的各种问题和小技巧。方便以后他人遇到问题及时解决。首先我们就来谈一谈如何在 react 项目中使用它。...并创建两个数组，用来给图表传递数据使用。我们把需要的数据放到这两个数组中。如下图代码： ? 此时我们如果打印两个数组，就可以看到我们重组后的数据格式了，接下来就是显示图表了。...： 我们看到这里使用了 this.state.config，其实整个图表初始化就使用了一个 config，这个...'65%', height: '35%', offset: 0, lineWidth: 2 }], series: [{ type: 'candlestick...offset: 0, lineWidth: 2 }], series: [{ type: 'candlestick

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    利用 Bokeh 在 Python 中创建动态数据可视化

    本文将介绍如何使用 Bokeh 库在 Python 中创建动态数据可视化，并提供代码示例以供参考。...你可以通过 pip 包管理器来安装：pip install bokeh创建动态数据可视化下面是一个简单的示例，演示了如何使用 Bokeh 创建一个动态的折线图，随着时间的推移不断更新数据。...最后，我们使用 curdoc() 函数添加了一个定时器，以每秒更新一次数据，并将图表显示在当前文档中。...希望本文能够启发你对 Bokeh 库的探索和创造力，为数据可视化领域带来更多新的想法和实践。总结在本文中，我们探讨了如何利用 Bokeh 库在 Python 中创建动态数据可视化。...首先，我们介绍了 Bokeh 的基本概念和优势，以及如何安装 Bokeh 库。然后，我们提供了几个代码示例，演示了如何创建简单的动态折线图，并添加了交互式控件，如按钮和滑块，以调节数据更新频率。

    1.7K10

    Excel揭秘26：解开“属性采用图表数据点”的功用（1）

    你已经制作了一个漂亮的自定义图表，现在想用新数据制作它的副本。复制出的副本很好，但是当更改为新数据时，它们会丢失自定义格式。这是怎么了？...为了有助于解释这个“奇怪的”设置，本文将展示几个场景示例，说明在使用该功能时遇到的问题。然后，展示几个例子来说明它的含义。最后，展示它如何有助于实现我们的场景示例。...让我们应用与上面相同的例子，看看它是如何发挥作用的。 （1）整理数据。下图5所示的数据集，有4个数据列，报告中的每个图表对应一列。注意到，在2017中我们已经表明公司来了一位新CEO。 ?...图5 （2）创建第一个图表，并格式化。我们通过将数据点标记为“新CEO”并将柱形填充为绿色而不是默认的蓝色来突出显示新CEO的到来。 ? 图6 （3）制作图表的副本。...现在我们将不得不逐个图表应用格式吗？ 此时，就是“属性采用图表数据点”设置的用武之地了。 属性采用图表数据点：更改设置 对话框 单击“文件”菜单，选择“选项”命令。

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    深入探索 Plotly-打造交互式数据可视化的终极指南

    使用 Plotly Express 创建交互式图表Plotly Express 提供了一种简洁的方法来创建常见类型的图表。下面的示例展示了如何使用 Plotly Express 创建一个交互式散点图。...fig.show()在这个示例中，我们使用 px.scatter 创建了一个散点图，其中 x 和 y 是数据点的坐标，color 参数用于根据类别对数据点进行着色。...动态更新图表Plotly 允许通过更新图表数据来实现动态可视化。...以下示例展示了如何使用 Plotly Dash 创建一个交互式应用，动态更新图表数据：import dashfrom dash import dcc, htmlfrom dash.dependencies...数据降采样对于大量数据点，可以使用数据降采样技术来减少绘图的数据量，提高性能。

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    Python 数据可视化入门-使用 Matplotlib 绘制基础与高级图表

    本文将介绍如何使用 Matplotlib 创建一些基本的数据可视化图表，包括折线图、柱状图、散点图和饼图，并通过代码实例进行演示。1....5.1 动态更新图表动态更新图表对于实时数据展示非常有用。例如，我们可以创建一个动态折线图，实时更新数据点。...下面是一些示例，演示如何结合使用 Matplotlib 和 Pandas 进行数据可视化。...总结在这篇文章中，我们探讨了如何使用 Matplotlib 创建各种类型的基本数据可视化图表，从简单的折线图到复杂的动态和交互式图表。...进阶图表自定义:添加注释: 突出显示特定数据点或趋势。自定义样式: 修改图表的背景色、网格线样式等。动态和交互式图表:动态更新: 创建实时更新的数据可视化。

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    线性回归

    那如何评价数据点离拟合直线的远近呢？最常使用的就是方差距离，这个应该不陌生，在k-近邻算法中就是使用了该公式来表示数据点之间的距离。...因为训练数据集有多个数据点，所以使用均值作为最终的评估数据，这就是为什么要引入代价函数的原因。 ? 该图简化了模型，只考虑单输入变量，所以只需要θ0, θ1两个回归参数。...梯度递减算法 在x轴上放置θ0，在y轴上放置θ1，在垂直z轴上放置代价函数，那么图上的点将是使用我们的假设与那些特定theta参数的成本函数的结果，如下面的图表所示： ?...很明显，如果我们找到图中的“坑底”，我们就已经成功了，图中红色箭头显示图表中的最小点。现在的问题是如何找到这个“坑底”呢？...需要注意的是，每次迭代，θ0, θ1需要同步更新，也就是说在一次迭代过程中，不能使用新计算出的的θ0值来更新θ1。 看到这个算式是不是有点懵，在高数中一定学过偏导数这个概念，大多数人可能忘了，没关系。

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