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Python中用matplotlib函数绘制股票趋势

我们经常在电视上看到股票趋势,今天跟大家分享怎么用Python绘制这种。...4 绘制股票趋势 可以把时间作为横轴,每天收盘价或处理后收盘价作为纵轴绘制折线图,以此当成股票趋势。...plt.plot表示绘制图形,以date索引列为横轴,收盘价为纵轴绘制折线图。 plt.show表示在窗口打印这个。 具体结果如下: ?...从上图可以看出,该股股价2011年到2016年呈波动下降趋势。2017年到2020年股价波动幅度相较之前会小一些。 而且,明显看到有些日期收盘价为0,这是由于股票一般工作日开盘,周末休市。...可以发现,以加权平均值绘图会比直接以平均值绘图波动性大一点,更符合我们常识。 至此,Python中绘制股票趋势已介绍完毕,大家可以动手练习一下

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算法风控场景应用

导读:本文将分享算法风控中应用。...今天介绍会围绕下面四点展开:算法和风控简介算法风控演化相应平台心得展望未来分享嘉宾|汪浩然 互联网行业资深风控和计算专家编辑整理|戴杰 永辉超市出品社区|DataFun----01/算法和风控简介...什么是算法——图论算法算法最早来源于图论和组合优化相关算法风控里面应用比较多基本上都是传统算法或比较偏数学理论算法,如最短路径发现,不同账号和交易之间存在异常最短路径,某些账号或设备存在异常关联...此时标签传播算法和半监督技术就开始风控中使用。神经网络半监督学习,其学习能力和鲁棒性高于传统算法。...常用离线图算法框架——GraphX早期尝试去做时候,主要是做最短路径,单机版很简单。大厂数据量很大,会使用分布式学习。

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算法数据库风控场景应用

导读:本文将分享算法风控中应用。 今天介绍会围绕下面四点展开: 算法和风控简介 算法风控演化 相应平台心得 展望未来 分享嘉宾|汪浩然,互联网行业资深风控和计算专家。...算法和风控简介 什么是算法——图论算法 图片 算法最早来源于图论和组合优化相关算法风控里面应用比较多基本上都是传统算法或比较偏数学理论算法,如最短路径发现,不同账号和交易之间存在异常最短路径...此时标签传播算法和半监督技术就开始风控中使用。神经网络半监督学习,其学习能力和鲁棒性高于传统算法。...常用离线图算法框架——GraphX 图片 早期尝试去做时候,主要是做最短路径,单机版很简单。大厂数据量很大,会使用分布式学习。...两者难度是不一样算法复杂度特征上是会不一样。 Q2:风控场景中有遇到模型可解释性问题吗?怎么解决? A2:这个其实是很有意思问题。模型解释性,其实说句实话比其他模型要容易

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如果更好绘制UML

部署:描述系统硬件部署和软件组件硬件上分布。...帮助团队软件开发过程中进行有效沟通、分析、设计和文档化,提高软件开发效率和质量。同时,UML 可以软件开发不同阶段进行绘制和更新,以适应项目的不断推进和变化。...如果更好绘制UML 以下是一些更好地绘制 UML 建议: 明确目的:绘制之前清楚了解要通过UML图表达什么信息和关系,以便突出重点。...迭代完善:不要期望一次就绘制完美,通过不断审查和改进来提升质量。 团队协作:与相关人员共同讨论和绘制,吸收不同意见和建议。 使用合适工具:利用专业 UML 绘图工具,提高效率和美观度。...StarUML:开源且较为流行,支持多种 UML 绘制。 至于哪个好用,这可能因个人需求和使用习惯而异。

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基于OpenCV显著绘制

OpenCV中,为显着性检测提供算法分为三类: 显着 我们将讨论静态显着性。静态显着性检测算法使用允许检测非动态图像显着对象不同图像特征。...03.光谱残留 该算法分析了输入图像对数谱,提取了图像在光谱域中光谱残差,并提出了一种构造显着快速方法,该显着建议了原型物体位置。 相似性意味着冗余。...我们认为,频谱中统计奇异性可能是图像中出现异常对象异常区域原因。 而且,如果绘制显著,我们可以得到下面的输出图像。...中心神经节细胞和中心神经节细胞及其视觉显着性计算模型上近似值 我们示例中,通过使用积分图像有效地实现中心圆度差,演示了一种以原始图像分辨率实时生成视觉显着性细粒度特征方法。...而且,如果绘制显着,大家将在下面得到输出图像。 04.参考文献 B. Wang and P.

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Python 绘制惊艳瀑布

写在前面 瀑布是一种二维图表,专门用于了解随着时间或多个步骤或变量增量正负变化影响。瀑布也称为浮砖、飞砖。...今天我们一起了解瀑布重要性,以及如何使用不同绘图库(如 Matplotlib、Plotly)绘制瀑布。 瀑布 瀑布经常用于财务分析,以了解多种因素对特定对象正面和负面影响。...Plotly 绘制瀑布 我们将要使用数据取自Netflix 电影和电视节目的Kaggle数据。 我们将使用一个开源图表库 Plotly绘制。...图表参数 connector: 为连接器线提供颜色 increasing: 给递增条赋予颜色 decreasing: 给递减条上色 其实,上面已经完成了瀑布绘制,但若想他更加惊艳,可以进一步设置图表...为每周销售数据绘制一个瀑布

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最详尽雷达绘制说明

今天小编给大家介绍最经常用来绘制雷达两个工具包:FMSB和ggradar。FMSB是一个专门用来绘制雷达R包,其函数组成较为简单,应用也较为广泛。...# 对student 1绘制雷达 student1_data <- df[c("Max", "Min", "Student.1"), ] radarchart(student1_data) 一开始小编给大家介绍了...,绘制一个雷达就会显得有些拥挤了,这个时候就可以为每个样本建立独立雷达。...1.1 数据展示: df % rownames_to_column("group") df 1.2 绘制基础雷达: 首先对student 1绘制基本雷达: ggradar...,本文中小编给大家介绍了两个绘制雷达R包:FMSB和ggradar,它们虽然参数和绘图风格都有差异,但都是使用起来非常方便工具!

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pythonpyecharts绘制南丁格尔玫瑰

作者:数据猿Riggle 来源:文科数据员 from:偶然得知医护界有一位叫“”南丁格尔“提灯女神”,而且这位女神还创造了一种,即“玫瑰”。...可以说,只要知道G20国家现在疫情发展怎么样,就知道世界现在怎么样了。 那么,如何可视化这个疫情情况呢?数据猿最近看到一个很漂亮数据新闻,非常喜欢。深入学习以后才发现,原来这就是玫瑰。...第0号工作,梳理全部步骤—— 导入数据,拿到全球疫情现状 清洗数据,拿到G20国家的确诊人数 数据可视化,绘制南丁格尔玫瑰 导入数据 主要包括导入全球确诊数据和G20国家数据列表。...玫瑰绚丽多彩,其花瓣颜色和大小自然必不可少,需要设置漂亮颜色,并根据数据选择适合半径和面积。...大家可以群里交流关于数据分析&数据挖掘相关内容,还没有加入小伙伴可以扫描下方管理员二维码,进群前一定要关注公众号奥,关注后让管理员帮忙拉进群,期待大家加入。

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FlashDirectX中绘制

这里使用是之前我说过OLE控件Direct3D中渲染方法, 自己不进行swf解析, 这不现实....创建一个ShockwaveFlashObjects::IShockwaveFlash对象 实现一个IOleClientSite来做为IShockwaveFlash容器 绘制 通过OleDraw来把...GDI像素数据绘制到DC上(IShockwaveFlash是一个IViewObject) 把DC像素数据拷贝到D3DTexture上....中间涉及像素格式内存操作, 需要明白图像数据内存格式. 半透明支持(可选): 如果不需要半透明支持的话, 其实可以直接OleDraw到TextureDC上, 不用再多一次拷贝....但是有时候不得不用(像UI), 可以这参考Transparent Flash Control in plain C++, 用黑色背景和白色背景绘制两次, 比较两次结果 Red通道计算出相应Alpha

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人员离职模型气泡绘制

今天在线上训练营好几个同学提出想要学习如何绘制人员离职气泡模型,今天我们就来分享下这个模型设计。...,对离职人员做数据画像,所以我们4个维度上分别对应人员离职4个数据,(薪酬,年龄,工龄,职级)。...X轴为薪酬数据 Y轴为年龄数据 气泡大小显示工龄大小 各种不同颜色代表了不同职级 气泡,散点图都是一种频率数据图表,我们可以分析气泡图中各个职级气泡密集程度,来分析哪种职级的人员...然后公司的人员结构中寻找这类人,进行干预,保留核心人才。 在这个模型中,最关键就是以往离职人员数据量,数据越多,分析预测也就越精准,所以对离职人员数据量要求还是蛮高。...同时还需要有一张标准离职人员数据记录表,在数据记录表基础上进行数据分析。 关于气泡设计,各位同学可以学习下面的视频。

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ggforce优雅绘制多组椭圆

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何使用「ggforce」包来自定义绘制多组椭圆可以看作与韦恩类似但是布局上也有些许不同,下面小编就通过一个案例来进行展示数据为随意构建无实际意义仅作图形展示用...) library(PrettyCols) 自定义颜色 bg <- "white" # 设置背景颜色为白色 pal <- prettycols("Dark") # 创建一个名为"Dark"漂亮颜色调色板...导入数据 df <- read_tsv("data.xls") 绘制多组椭圆 ggplot() + # 创建一个ggplot对象 geom_ellipse(aes(x0 = 0, y0 =...pal[4], alpha = 0.5) + # 设置填充色、边框颜色和透明度 geom_text(data = filter(df, size == 1), # 添加文本标签,只选择大小为1数据...="white", size = 10) + # 设置文本颜色为白色,大小为10 geom_text(data = filter(df, size > 1), # 添加文本标签,只选择大小大于1数据

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Python 绘制惊艳桑基

从这个 桑基 (Sankey)可视化中可以明显看出,从England迁移到Wales居民多于从Scotland或Northern Ireland迁移居民。 什么是桑基?...这种使用桑基可视化非常有效地显示了法国军队在前往俄罗斯和返回途中是如何进步(或减少?)。 本文中,我们使用 python plotly 绘制桑基。 如何绘制桑基?...本文使用 2021 年奥运会数据集绘制桑基。该数据集包含有关奖牌总数详细信息——国家、奖牌总数以及金牌、银牌和铜牌单项总数。我们通过绘制一个桑基来了解一个国家赢得金牌、银牌和铜牌数。...注意:所有节点——源和目标都应该有唯一标识符。 本文奥林匹克奖牌数据集情况中: Source是国家。将前 3 个国家(美国、中国和日本)视为源节点。...每个源中有3个链接,每个链接都以目标结尾——金牌、银牌和铜牌。所以总共有9个链接。每个环节宽度应为金牌、银牌和铜牌数量。

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