趋势（六）利用python绘制螺旋图 螺旋图（Spiral Diagram）简介 1、螺旋图适合用来显示大型时间内的数据趋势，也能有效地显示其周期性。...较长的时间序列显得过于拥挤，通过螺旋图能更好的抓住眼球，但是不易读。...绘制螺旋图 基本的螺旋框架 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 设置随机种子 np.random.seed...8)) ax = fig.add_subplot(111, projection='polar') ax.plot(theta, radius) plt.show() 2、在螺旋方向上添加条形图...False) # 删除极坐标的外环（边框） ax.spines['polar'].set_visible(False) plt.show() 4、总结 以上基于matplotlib极坐标叠加条形图绘制出了螺旋图
趋势（四）利用python绘制流图 流图（Streamgraph）简介 流图是一种围绕中心轴偏移的堆叠面积图，从而形成流动的有机形状。...绘制流图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy import stats # 自定义数据 x = np.arange...(1990, 2020) y = [np.random.randint(0, 5, size=30) for _ in range(5)] 绘制基本的堆叠面积图 fig, ax = plt.subplots...(figsize=(10, 7)) ax.stackplot(grid, y_smoothed, colors=COLORS, baseline="sym"); 总结 以上基于matplotlib绘制堆叠面积图的基础上...，调整baseline和平滑曲线完成了流图的绘制。
趋势（五）利用python绘制烛台图 烛台图（Candlestick）简介 烛台图也叫K线图，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。...绘制基本烛台图 由于不是专业的金融从业者，这里只是简单的进行分享，更多用法可参考baostock 数据平台[1]、mplfinance文档[2]以及Candlestick charts in Python....astype(float) bs.logout() 基于mplfinance import mplfinance as mpf moving_averages = [5,10,15] # 需要绘制的均线...0.98, font=dict(size=12) )) 总结 以上基于baostock获取股票数据，并利用mplfinance和plotly快速绘制烛台图
趋势（三）利用python绘制堆叠面积图 堆叠面积图（Stacked area Chart）简介 堆叠式面积图的原理与简单面积图相同，但它能同时显示多个数据系列，适合用来比较同一间隔内多个变量的变化。...] y2=[2,2,7,10,12] y3=[2,8,5,10,6] # 利用stackplot绘制堆叠面积图 plt.stackplot(x,y1, y2, y3, labels=['A','B'...df.plot.area() plt.show() 定制多样化的堆叠面积图 自定义堆叠面积图一般是结合使用场景对相关参数进行修改，并辅以其他的绘图知识。...) plt.show() 总结 以上通过matplotlib和pandas快速绘制堆叠面积图。...并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的堆叠面积图来适应相关使用场景。 共勉～
趋势（七）利用python绘制日历热图 日历热图（Calendar Heatmap）简介 日历热图通过将事件聚合到日历网格中进行可视化分析，针对时序类数据特征较为直观，其中以github代码热图而知名。...快速绘制 基于plotly_calplot import pandas as pd import numpy as np from plotly_calplot import calplot # 自定义数据...自定义日历热图一般是结合使用场景对相关参数进行修改，并辅以其他的绘图知识。...plt.show() 总结 以上通过plotly_calplot、pyecharts、calplot和july快速绘制日历热图。...并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的日历热图来适应相关使用场景。 共勉～
❝本节来介绍一个小案例，如何绘制趋势变化散点图，数据主要展示世界主要国家近70年间GDP收入与lifeExp之间的关系，通过时间趋势的变化来更加直观的查看结果。...check_overlap = TRUE, color = "#020271", size=3.5, bg.colour = "#CFDBE3", bg.r = 0.08) + facet_wrap2...plot.margin = margin(10,60,10,10), legend.position = "non") ❝通过结果可以看出北欧等发达国家收入较高人均预期寿命也比较高，此图适用与有时间趋势变化的数据
趋势（二）利用python绘制面积图 面积图（ Area Chart）简介 面积图是折线图的一种，通过颜色或纹理填充线下面的区域，可以更好的突出趋势信息。...] # 绘制面积图 plt.fill_between(x, y) plt.show() 定制多样化的面积图 自定义面积图一般是结合使用场景对相关参数进行修改，并辅以其他的绘图知识。...matplotlib主要利用plot绘制面积图，可以通过matplotlib.pyplot.plot[1]了解更多用法 修改参数 import numpy as np import matplotlib.pyplot...g.fig.suptitle('Evolution of the value of stuff in 16 countries') plt.show() 总结 以上通过matplotlib快速绘制面积图...并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的面积图来适应相关使用场景。
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。...4 绘制股票趋势图 可以把时间作为横轴，每天的收盘价或处理后的收盘价作为纵轴绘制折线图，以此当成股票趋势图。...从这个图可以发现，相比上一个图更能体现股价的趋势，即从2011年到2020年整体股价是下降的。 有些同学还可能说，时间越近越能体现当前股价的趋势，以前多少天的平均值作为当前值可能掩盖一些股价趋势。...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
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何使用「ggplot2」来绘制哑铃图并通过线段的连接来进行趋势变化展示，数据无实际意义仅作图形展示用，希望各位观众老爷能够喜欢。
和 companies 进行左连接操作 left_join(companies,by="stock_symbol") 数据可视化 df_base |> ggplot() + # 添加线图，使用...列用于区分不同的股票 geom_line(aes(date, close, group = group),alpha = 0.5,size = 0.1,colour = "grey") + # 添加面积图，...使用 date 作为 x 轴，close 作为 y 轴，stock_symbol 用于颜色和填充 geom_area(aes(date, close, colour = stock_symbol,...fill = stock_symbol), prices, alpha = 0.2, size = 0.5) + # 使用 stock_symbol 进行分面展示，每行显示4...个 facet_wrap(~stock_symbol, ncol = 4) + scale_colour_manual(values = pal) + scale_fill_manual(values
在准备转博报告的过程中觉得有必要给一些研究添加Pubmed研究趋势，这个功能Y叔在它的公众号推过，所以我记了一下，之前在写开题报告的时候就用了下。...Y叔的厉害之处在于它对于ggplot2包的理解非常深，写出包和结果对象基本都直接可以用ggplot展示，或者直接用plot绘制可以得到类似的显示效果。...检索返回的结果可以直接用plot绘制，这里因为我需要添加bw主题，所以导入了ggplot2包，不然可以不使用该包 注意纵坐标是一个比例，该关键字发表文章数与当年文章总数的比例值，我们也可以灵活一点，只绘制发表文章数目
via: http://blog.csdn.net/wenyusuran/article pyHeatMap是一个使用Python生成热图的库，基本代码是我一年多之前写的，最近把它从项目中抠出来做成一个独立的库并开源...使用方法很简单，比如： # -*-coding:utf-8-*- import urllibfrom pyheatmap.heatmap import HeatMap def main():...目前这个库可以生成两种图片：点击图、热图。 点击图效果如下： ? 热图效果如下： ? 绘制图片时，还可以指定一个底图，这个底图可以是任意图像，也可以是另一个点击图。...关于绘制热图中用到的方法，可以参考我以前的文章，比如 关于网页点击热区图、 http://oldj.net/article/page-heat-map/ 关于热区图的色盘 http://oldj.net.../article/heat-map-colors/ 其中热图绘制中还用到了 Bresenham画圆算法 http://oldj.net/article/bresenham-algorithm/
最近在学PlantUML 太漂亮了 给大家欣赏一下 我也记录一下 @startuml |使用前| start :用户打开旅游App; |#LightSkyBlue|使用后| :用户浏览旅游信息; |...#AntiqueWhite|登机前| :用户办理登机手续; :系统生成登机牌; |使用前| :用户到达机场; |登机前| :用户通过安检; |#LightCoral|乘机中| :用户登机; :飞机起飞;...用户享受飞行服务; |#PaleGreen|登机后| :飞机降落; :用户下飞机; :用户离开机场; stop @enduml 总结一下这里的语法 文档开始与结束标记: @startuml：标记UML图的开始...@enduml：标记UML图的结束。 泳道(Swimlane)定义: |SwimlaneName|：定义一个名为SwimlaneName的泳道。
除了统计图表外，seaborn也可以绘制热图，而且支持聚类树的绘制，绘制热图有以下两个函数 1. heatmap, 绘制普通的热图 2. clustermap，绘制带聚类数的热图 1. heatmap...在imshow中的部分参数在该函数中也是可以使用的，比如vmin, vmax,cmap等参数。...除了通用参数外，该函数有两个特色，第一就是可以方便的添加分割线，使图片更加的美观，使用linescolor和linewidth参数指定分割线的颜色和宽度，用法如下 >>> sns.heatmap(data...2. clustermap clustermap绘制带聚类数的热图，基本用法如下 >>> data = np.random.rand(10,5) >>> df = pd.DataFrame(data)
❝本节来介绍一个小案例，如何根据某数值来对堆砌条形图数据的趋势变化进行排序， 下面小编就通过一个具体案例来介绍如何处理； 加载R包 library(tidyverse) 构建数据 df = data.frame...legend.key.width=unit(0.4,"cm"), legend.key.height=unit(0.4,"cm")) ❝结果可以看到苹果的数量随着Y轴不断下降，此图在展示某一特殊组成物质的变化趋势时也许会有用处
假设某天某地每三个小时取样的气温为 0时 3时 6时 9时 12时 15时 18时 21时 24时 3℃ 5℃ 6℃ 3℃ 1℃ 3℃ 3℃ 2℃ 3℃ 针对温度变化趋势绘制雷达图： 代码如下： import...linewidth=2) ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, labels, fontproperties="SimHei") ax.set_title("温度变化雷达图"
时间线轮播多图 我们依旧以python小小白的角度去解析如何用pyecharts去制作时间线轮播多图。...其实在之前我也并没有使用过这个功能，仅有一点的类似经验是之前项目在Echarts中实现过类似功能，所以第一步也是打开pyecharts官方文档。找到这部分的说明 ?...那么其实我们需要制作的不管是面积图还是地图本质上和这个demo都是一样的，所以只要把这个demo研究透了即可。那么接下来带你看这个demo。...首先我们发现中间的柱状图其实和之前文章讲解的绘制方法完全一致 ?...看到函数除了接收数据参数之外，还接受一个参数k，我们就使用这个k来控制顺序输出每组数据。 ? 这样就能做出随着时间变化的饼图了，而其他图的制作方法也是完全一致 ?
之前转载了一篇使用Python制作时间演化图的推文，后台留言说想要代码，但是我也没有那篇推文的代码。这次就把我平时用到的绘制时间动态变化图的工具介绍一下，同时附上代码。...imageio 这个工具使用方便，可以和图形压缩工具一起使用，降低图片的大小。...除了这两个库之外，还有一个命令是我经常使用的，也非常方便。...除上述工具外，我之前写了一个函数，根据一系列图片创建视频或gif动图，仅在linux上测试使用，未在windows和macos上测试过。...animatplot效果图 这里就不进行深入介绍了，感兴趣的可以前往官方文档查看。
１、绘制日期线图 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。...xlim(datetime(2014,[7 8],[12 23])) xtickformat('dd-MMM-yyyy') 绘制持续时间线图 以 x 轴为持续时间值来创建线图。...创建 t 作为 0 到 3 分钟之间的七个线性分隔的持续时间值。创建 y 作为随机数据向量。绘制数据图。...xl = xlim xl = 1x2 duration -4.5 sec 184.5 sec 更改持续时间刻度标签的格式，以便以包含多个时间单位的数字计时器形式显示。...xl = xlim xl = 1x2 duration -00:04 03:04 用日期和持续时间绘制散点图 使用 scatter 或 scatter3 函数以日期时间或持续时间值为输入值创建散点图
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