首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

plotly的移动平均值

plotly是一个用于数据可视化的开源库,它提供了丰富的图表类型和交互功能。移动平均值是一种常用的统计方法,用于平滑时间序列数据。它通过计算一定时间窗口内数据的平均值来减少噪声和波动,从而更好地展示数据的趋势。

在plotly中,可以使用Python或R语言来计算和绘制移动平均值。以下是一个示例代码,展示如何使用plotly绘制移动平均值的折线图:

代码语言:txt
复制
import plotly.graph_objects as go
import pandas as pd

# 生成示例数据
data = pd.DataFrame({'Date': pd.date_range(start='2022-01-01', periods=100),
                     'Value': [i**2 for i in range(100)]})

# 计算移动平均值
window_size = 10
data['Moving Average'] = data['Value'].rolling(window=window_size).mean()

# 创建图表
fig = go.Figure()

# 添加原始数据折线
fig.add_trace(go.Scatter(x=data['Date'], y=data['Value'], name='Original Data'))

# 添加移动平均值折线
fig.add_trace(go.Scatter(x=data['Date'], y=data['Moving Average'], name='Moving Average'))

# 设置图表布局和样式
fig.update_layout(title='Moving Average',
                  xaxis_title='Date',
                  yaxis_title='Value')

# 显示图表
fig.show()

在这个示例中,我们使用了pandas库来生成示例数据,并使用rolling函数计算了窗口大小为10的移动平均值。然后,我们使用plotly的Scatter图表类型分别绘制了原始数据和移动平均值的折线,并通过update_layout函数设置了图表的标题和坐标轴标签。最后,使用show函数显示图表。

推荐的腾讯云相关产品是Tencent Cloud CVM(云服务器),它提供了稳定可靠的云计算基础设施,适用于各种应用场景。您可以通过以下链接了解更多信息:Tencent Cloud CVM

请注意,以上答案仅供参考,具体的技术选型和产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

用Python实现股价简单移动平均值(SMA)

根据书中内容,我自己也做了一点改进工作——用Python绘制出股价5日均线和20日均线。众所周知,5日均线是短线交易生死线,而20日均线是中长线趋势分水岭。...因此,基于这两条均线,可以设计出一些简单交易策略。...能够看到最早数据到2021年10月8日: 然后我开始添加5日和20日均线 price['ma5'] = price['Adj Close'].rolling(5).mean() price['ma20...price.ma20.plot(ax=ax1, color='b', lw=2., legend=True) plt.grid() plt.show() 这样就可以直观看到图像: 这样就可以根据不同周期均线来设计移动平均策略了...我个人感觉跟着代码敲一敲,自己动手改进一下,还是很有乐趣

2.6K20
  • python求平均值怎么编写,python 怎么求平均值

    python求平均值方法:首先新建一个python文件;然后初始化sum总和值;接着循环输入要计算平均数数,并计算总和sum值;最后利用“总和/数量”公式计算出平均数即可。...首先我们先来了解一下计算平均数IPO模式. 输入:待输入计算平均数数。...处理:平均数算法 输出:平均数 明白了程序IPO模式之后,我们打开本地pythonIDE工具,并新建一个python文件,命名为test6.py....打开test6.py,进行编码,第一步,提示用户输入要计算多少个数平均数。【推荐:python视频教程】 第二步,初始化sum总和值。...注意,这是编码好习惯,在定义一个变量时候,给一个初始值。 第三步,循环输入要计算平均数数,并计算总和sum值。 最后,计算出平均数,并输出,利用“总和/数量”公式计算出平均数。

    7.1K20

    python绘图骚操作之plotly(一)——plotly基本绘图方式

    Plotly基础内容介绍 目录 一 plotly简介 二 plotly安装 2.1 安装方式 三 plotly绘图方式 四 plotly在线绘图个人设置 4.1 在线绘图配置 4.2...01 plotly简介 Plotly是一个非常著名且强大开源数据可视化框架,它通过构建基于浏览器显示web形式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基础内容。...02 plotly安装 plotly安装 2.1 安装方式 Plotly支持多种编程语言,本文以python为例,为了使用python进行开发,需要安装plotlypython绘图包,非常简单,就一句话...04 plotly在线绘图个人设置 前面讲了在线绘图需要用到个人账户,故而是需要联网plotly在线绘图个人设置 4.1 在线绘图配置 有两种配置方式, 方式一:代码配置。

    15.4K31

    Plotly快速入门】用Plotly绘制了几张精湛图表,美翻了!!

    说到Python当中可视化模块,相信大家用比较多还是matplotlib、seaborn等模块,今天小编来尝试用Plotly模块为大家绘制可视化图表,和前两者相比,用Plotly模块会指出来可视化图表有着很强交互性...柱状图 我们先导入后面需要用到模块并且生成一批假数据, import numpy as np import plotly.graph_objects as go # create dummy data...,只需要修改代码中一处即可,将fig.update_layout(barmode="group")修改成fig.update_layout(barmode="group")即可,我们来看一下出来样子...,根据数值大小来设定散点大小,我们再来创建一些假数据用来设定散点大小,代码如下 s = np.ceil(30 * np.random.rand(5)).astype(int) 我们将上面用作绘制散点图代码稍作修改...()方法可以将多个子图拼凑到一块儿,那么同样地在plotly当中也可以同样地将多个子图拼凑到一块儿,调用plotly模块当中make_subplots函数 from plotly.subplots

    52010

    python Plotly绘图工具简单使用

    1、plotly相关介绍 1)相关说明 plotly是一个基于javascript绘图库,plotly绘图种类丰富,效果美观; 易于保存与分享plotly绘图结果,并且可以与Web无缝集成; ploty...2)plotly与matplotlib、seaborn关系   需要注意是,ployly绘图库与matplotlib绘图库、seaborn绘图库并没有什么关系。...也就是说说plotly是一个单独绘图库,有自己独特绘图语法、绘图参数和绘图原理,因此我们需要单独学习它。 2、导入相关库   对于我们做数据分析的人员来说,一般用都是离线绘图库。...") 3、plotly绘图原理 1)ployly常用两个绘图模块:graph_objs和expression   graph_objs和expression是plotly里面两个很常用绘图库,graph_objs...到此这篇关于python Plotly绘图工具简单使用文章就介绍到这了,更多相关python Plotly绘图内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn

    2.2K30

    你不知道 - “平均值

    Average 平均值 今天和大家聊聊统计学里最基础平均值”,可能很多同学一听到平均值,就开始想,这个有什么好讲,小学生都知道平均值是什么。今天我们就和你聊聊你不知道平均值。...平均值又叫算数平均值,对平均值定义是“平均值是看出数值型数据常态效果”。...算数平均数=总体各单位值综合/总体单位个数 这个算数平均值就是大家常说连小学都会那个“平均值” 我们来看下面两组数据: ?...,最后得出平均增长率是 0,064 加权平均值 加权平均值是我们用比较多另一种平均值,比如算人均工资,人员绩效权重,比赛打分等都要用到加权平均值。...加权平均值定义是 “对不同分析数据赋予不同权重值后,再计算平均值” 也就是说给不同数据给与不同权重,最后算出平均值,加权平均值和算数平均值比起来更科学,受数据影响更小,因为算数平均值很容易受最大值最小值影响

    1K40

    不同平均值数目

    link给你一个下标从 0 开始长度为 偶数 整数数组 nums 。只要 nums 不是 空数组,你就重复执行以下步骤:找到 nums 中最小值,并删除它。找到 nums 中最大值,并删除它。...计算删除两数平均值。两数 a 和 b 平均值 为 (a + b) / 2 。比方说,2 和 3 平均值是 (2 + 3) / 2 = 2.5 。返回上述过程能得到 不同 平均值数目。...删除 0 和 5 ,平均值是 (0 + 5) / 2 = 2.5 ,现在 nums = [4,1,4,3] 。2....删除 1 和 4 ,平均值是 (1 + 4) / 2 = 2.5 ,现在 nums = [4,3] 。3. 删除 3 和 4 ,平均值是 (3 + 4) / 2 = 3.5 。...把这两个数和放入哈希表中(不需要除以 222,因为只计算不同平均值个数,两个平均值不同,等价于两数之和不同)。

    2.3K00

    数字货币量化交易之黄金指标算法【Python】

    这两个交叉指标都是使用以下公式对特定时间段内市场收盘价计算平均值: 该概念组合两个滑动平均值(短期和长期)以获得加密货币趋势。当短期移动均线超过或回顾长期移动均线时,将出现买入或卖出信号。...从数学上讲,如果你选择5个周期短期移动均线和20个周期长期移动均线,我们将通过以下条件 获得买入信号: MA(5)计算如下: MA(20)计算如下: CPrice对应于收盘价值。...7、算法实现 现在,我们实时数据已经下载并存储在名为data变量中。下一步包括计算我们移动平均线 并设置买入和卖出信号。...我们将需要创建以下计算字段: MA(5) MA(20) 为此,我们将使用Python中包含滚动函数来获取n个最新周期平均值。关于MA(5),我们将在最近5个90分钟周期内应用我们策略。...这意味着我们将计算最近7小时30分钟(5次乘以90分钟)平均收盘价。 类似的对于MA(20),要计算是20个而不是5个90分钟周期平均值

    3K30

    当Sklearn遇上Plotly,会擦出怎样火花?

    Plotly基本介绍 Plotly:协同 Python 和 matplotlib 工作 web 绘图库 官网链接:https://plot.ly/python/ Plotly 是一款用来做数据分析和可视化在线平台...Plotly Express 简介 Plotly Express 是plotly易于使用高级界面,可处理多种类型数据并生成易于样式化图形。...KNN回归可视化 KNN回归原理是从训练样本中找到与新点在距离上最近预定数量几个点,并从这些点中预测标签。 KNN回归一个简单实现是计算最近邻K数值目标的平均值。...另一种方法是使用K近邻逆距离加权平均值。...每一组不同验证数据都会得出一个准确度,求得五组准确度平均值,就是某个参数情况下准确度。 Plotly可以使用Scikit-learnLassoCV绘制交叉验证结果中各种 惩罚值结果。

    8.5K10

    平滑时间序列数据,别再用移动平均线了

    (窗口大小为 10)原始和平滑时间序列 移动平均线缺陷 移动平均线虽然简单,但它存在一些明显缺陷。...首先,它对数据变化反应相对滞后。当数据趋势发生改变时,移动平均线往往无法及时跟上。 另外,移动平均线在计算时,对窗口内所有数据点重视程度是完全一样,忽视了它们之间细微差别和相关性。...这些细节在使用移动平均线时可能会被过度平滑掉。 如下图所示,随着窗口大小增加,Savitzky-Golay滤波器能通过预测峰值方式,更好地捕捉数据变化趋势,而移动平均线则往往无法做到这一点。...(窗口大小为 25)原始和平滑时间序列 在这里,Savitzky-Golay 滤波器非常出色地捕捉了时间序列季节性,没有延迟,并消除了尖峰,而移动平均线将所有注意力集中在长期平均值上,丢失了信号中包含许多信息...无论如何,移动平均线仍然可以用于计算时间序列平均值,即使通过扩大 Savitzky-Golay 滤波器窗口大小可以获得相同结果(并且可能具有更好精度),但如果有兴趣捕捉过程围绕底层平均值,则可以评估使用它

    27310

    GPT4做数据分析时间序列预测之四相当棒2023.5.25

    '].iloc[-1]] * 12 # 使用最后一个移动平均值作为所有未来月份预测值 # ExponentialSmoothing预测(使用另一种方法) model3 = ES(df_subset...df['移动平均'] = df['销售金额'].rolling(window=36).mean() forecast_ma = [df['移动平均'].iloc[-1]] * 12 # 使用最后一个移动平均值作为所有未来月份预测值...数据['移动平均'] = 数据['销售金额'].rolling(window=36).mean() 预测_移动平均 = [数据['移动平均'].iloc[-1]] * 12 # 使用最后一个移动平均值作为所有未来月份预测值...数据子集['移动平均'] = 数据子集['销售金额'].rolling(window=36).mean() 预测_移动平均 = [数据子集['移动平均'].iloc[-1]] # 使用最后一个移动平均值作为预测值...数据子集['移动平均'] = 数据子集['销售金额'].rolling(window=36).mean() 预测_移动平均 = [数据子集['移动平均'].iloc[-1]] # 使用最后一个移动平均值作为预测值

    38220
    领券