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    Talib学习笔记(四)- 波动率指标学习

    as pd import datetime from matplotlib import colors as mcolors # 用于颜色转换成渲染时顶点需要的颜色格式 from matplotlib.collections...import LineCollection, PolyCollection # 用于绘制直线集合和多边形集合 from matplotlib.widgets import Cursor # 处理鼠标...(date, open, close, high, low, volume) xdates = matix[:,0] # X轴数据(这里用的天数索引) adReal=talib.AD(result['...=False) # 使x轴刻度文本不可见,因为共享,不需要显示 plt.setp(ax3.get_xticklabels(), visible=False) # 使x轴刻度文本不可见,因为共享,不需要显示...(ticker.MultipleLocator(max(int(len(result) / 15), 5))) # 横向最多排15个左右的日期,最少5个,防止日期太拥挤 # # 下面这一段代码,替换了上面注释的这个函数

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    Python可视化 | 三维地图可视化实例

    本节提要:关于如何利用matplotlib+cartopy绘制酷炫的三维地图。 ---- ---- 这是我在比较久远之前看到的问题。...所以我在s站上查到了cartopy库包的开发人员直接给出的回答。我们不直接开讲怎么绘制,而先回忆在不久之前的推文中,我们使用过的一个功能。...这就是我理解的开发者的想法。下面就是如何将shp文件中的geometry转化成polygon的问题了。cartopy有没有这个功能呢,打开官网文档,可以查到这么一条: ?...as plt from matplotlib.collections import LineCollection, PolyCollection import numpy as np import cartopy.feature...例如zdir传入的一个y,表示当前添加的poly平面与y轴垂直,其他可自行摸索: lc = PolyCollection(polys, edgecolor='black',

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    用talib实现基于emv的简易量化投资策略

    matplotlib import colors as mcolors # 用于颜色转换成渲染时顶点需要的颜色格式 from matplotlib.collections import LineCollection...(date, open, close, high, low, volume) xdates = matix[:,0] # X轴数据(这里用的天数索引) #总投资金额为5000元,买入信号出现时每次买一手...(置底,左边无空隙,背景色,边框色,线宽,文本颜色,中文负号修正) plt.rc('xtick', c='#d43221') # x轴刻度文字颜色 plt.rc('ytick', c='#d43221...=False) # 使x轴刻度文本不可见,因为共享,不需要显示 plt.setp(ax3.get_xticklabels(), visible=False) # 使x轴刻度文本不可见,因为共享,不需要显示...(ticker.MultipleLocator(max(int(len(result) / 15), 5))) # 横向最多排15个左右的日期,最少5个,防止日期太拥挤 # # 下面这一段代码,替换了上面注释的这个函数

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    Python数据处理从零开始----第四章(可视化)(4)目录正文

    正文 绘制连续误差图 有时候需要展示连续变量的误差,matplotlib通过plt.plot和plt.fill_between来实现。...下面通过Scikit-Learn程序库的API里面的高斯过程回归方法来演示。这是用一种非常灵活的非参数方程对带有不确定性的连续测量变量进行拟合的方法。...相反,我们可以使用浅色的plt.fill_between函数来显示这个连续错误: # In[*] # Visualize the result plt.plot(xdata, ydata, 'or'...注意我们在这里用fill_between函数完成的工作:传递一个x值,然后是Y轴下边界,然后是Y轴上边界,结果是这些区域之间的区域被填充。...我们已经知道如何创建一个简单的图例; 在这里,我们将介绍如何在Matplotlib中自定义图例的位置和其他。

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    Matplotlib可视化没那么难:7种常用图表最全绘制攻略来了!

    :x轴名称 plt.ylabel:y轴名称 plt.xlim:x轴的范围 plt.ylim:y轴范围 plt.xticks:第一个参数为范围,数组类型;第二个参数是标签,第三个是控制标签 plt.yticks...x/y:X/Y轴数据。两者都是向量,而且必须长度相等。...x:数据源 height:bar的高度 width:bar的宽度,默认0.8 bottom:y轴的基准,默认0 align:x轴的位置,默认中间,edge表示将bar的左边与x对齐 color:bar颜色...▲图2 条形图 03 折线图 折线图是用直线连接排列在工作表的列或行中的数据点而绘制成的图形。折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化的连续数据,因此非常适用于显示相等时间间隔下数据的趋势。...:直方图的边界色 下面我们以Kaggle经典比赛案例泰坦尼克号数据集为例,绘制乘客年龄的频数直方图,查看各年龄段乘客的年龄分布情况,如代码清单5所示,其可视化结果如图5所示。

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    50 个数据可视化图表

    抖动图(Jittering with stripplot) 通常,多个数据点具有完全相同的 X 和 Y 值。结果,多个点绘制会重叠并隐藏。...因此,点的大小越大,其周围的点的集中度越高。 6. 边缘直方图(Marginal Histogram) 边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图。...边缘箱形图(Marginal Boxplot) 边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。然而,箱线图有助于精确定位 X 和 Y 的中位数、第 25 和第 75 百分位数。 8....密度图(Density Plot) 密度图是一种常用工具,用于可视化连续变量的分布。通过“响应”变量对它们进行分组,您可以检查 X 和 Y 之间的关系。...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为 X 和 Y 轴。或者,您可以将第一个到主要组件用作 X 轴和 Y 轴。 49.

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    CAD常用基本操作

    ,可以选择相切相切之后在直线上选择垂足命令绘制(经验,无理论证明) d 如何绘制圆上具有一定角度的直线:先在圆心绘制相同角度的直线,再偏移半径值 3....详细菜单) D 环形阵列使用中项目间角度的拾取应在中心点拾取之后(默认以中心点为拾取角度的顶点) E 环形阵列中填充角度的选择默认为与X轴的夹角,如果要选择的填充角度不从X轴开始,可一先改变UCS,再进行选择...,则显示以下提示:是否将其转换为多段线 B 如果选择是多段线,将有以下选择: a 闭合(C):创建多段线的闭合线,将首尾连接 b 打开(O):删除多段线的闭合线段 c 合并(J):在开放的多段线的尾端点添加直线...d 宽度(W):为整个多段线指定新的宽度 e 编辑顶点(E):其中涉及顶点的标记,详细见帮助文档 f 拟合(F):创建圆弧拟合多段线(由圆弧连接每对顶点的平滑曲线)。...b 外部:仅在次外层和最外层之间填充 c 忽略:在最外层内部全部填充 H 保留边界:移动填充图案后,原图形边界仍存在 I 允许的间隙:图形在不闭合下填充时所允许的间隙 K 填充是二维操作,因此一直位于

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    万字长文盘点python的Matplotlib使用 | 【推荐收藏】

    ---- 万物皆对象,坐标轴也不例外,下面代码打印出 x 轴的标签、刻度位置点、刻度标签、刻度线,刻度标签位置、主刻度。...设置 x 轴和 y 轴的边界 将图中 patch 设成完全透明 ?...不这样把默认属性值的显性写出来,我怎么知道如何改进? ? ? 老板将信将疑。。。 2.3 设置尺寸和 DPI ? ? 图的尺寸差,3 年数据这么长图宽点比较好。...第二章深度学 Matplotlib,只研究折线图,通过研究它的属性,一步步改进图的尺寸、像素、线条颜色宽度风格、坐标轴边界、刻度标签、图例、多图、多坐标系、标注、透明度等等,画出了一幅美图。...到此,我突然决定不写交互式的 Bokeh 了,因为使用 Matplotlib 和 PyEcharts 已经足够。

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    深度讲解Matplotlib库

    ---- 万物皆对象,坐标轴也不例外,下面代码打印出 x 轴的标签、刻度位置点、刻度标签、刻度线,刻度标签位置、主刻度。...设置 x 轴和 y 轴的边界 将图中 patch 设成完全透明 ?...不这样把默认属性值的显性写出来,我怎么知道如何改进? ? ? 老板将信将疑。。。 2.3 设置尺寸和 DPI ? ? 图的尺寸差,3 年数据这么长图宽点比较好。...第二章深度学 Matplotlib,只研究折线图,通过研究它的属性,一步步改进图的尺寸、像素、线条颜色宽度风格、坐标轴边界、刻度标签、图例、多图、多坐标系、标注、透明度等等,画出了一幅美图。...到此,我突然决定不写交互式的 Bokeh 了,因为使用 Matplotlib 和 PyEcharts 已经足够。

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    50种常见Matplotlib科研论文绘图合集!赶紧收藏~~

    x,y轴显示范围及标签。...6、边缘直方图 (Marginal Histogram) 边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图。这用于可视化 X 和 Y 之间的关系以及单独的 X 和 Y 的单变量分布。...7、边缘箱形图 (Marginal Boxplot) 边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。然而,箱线图有助于精确定位 X 和 Y 的中位数、第25和第75百分位数。...通过“响应”变量对它们进行分组,您可以检查 X 和 Y 之间的关系。以下情况用于表示目的,以描述城市里程的分布如何随着汽缸数的变化而变化。...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为X和Y轴。或者,您可以将第一个到主要组件用作X轴和Y轴。

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    9种统计学图形的matplotlib画法|收藏收藏!

    ('人数') plt.title("各分数段人数分布") plt.show() 参数说明:绘制直方图plt.hist(x,bins,color,alpha) x:数据集,直方图会对该数据集的大小按区间进行归类...y,fmt,yerr,xerr,ecolor,mfc,mec,capthick,capsize) x:数据点的水平位置 y:数据点的垂直位置 fmt:数据点的标记样式和数据点标记的连接线样式 xerr:...x轴方向数据点的误差计算方法 yerr:y轴方向数据误差点的计算方法 ecolor:误差棒的颜色 mfc:数据点的标记颜色 mec:数据点标记边缘颜色 capthick:误差棒边界横杠的厚度 capsize...:误差棒边界横杠的大小 3.效果演示 ?...本节我们简单介绍了一下matplotlib是如何绘制统计学中常见的图形的,大家可以收藏下来,需要的时候可翻出查阅。

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    总结了50个最有价值的数据可视化图表

    抖动图(Jittering with stripplot) 通常,多个数据点具有完全相同的 X 和 Y 值。结果,多个点绘制会重叠并隐藏。...因此,点的大小越大,其周围的点的集中度越高。 6. 边缘直方图(Marginal Histogram) 边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图。...边缘箱形图(Marginal Boxplot) 边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。然而,箱线图有助于精确定位 X 和 Y 的中位数、第 25 和第 75 百分位数。 8....密度图(Density Plot) 密度图是一种常用工具,用于可视化连续变量的分布。通过“响应”变量对它们进行分组,您可以检查 X 和 Y 之间的关系。...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为 X 和 Y 轴。或者,您可以将第一个到主要组件用作 X 轴和 Y 轴。 49.

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    盘一盘 Python 系列 5 - Matplotlib

    ---- 万物皆对象,坐标轴也不例外,下面代码打印出 x 轴的标签、刻度位置点、刻度标签、刻度线,刻度标签位置、主刻度。...设置 x 轴和 y 轴的边界 将图中 patch 设成完全透明 ?...不这样把默认属性值的显性写出来,我怎么知道如何改进? ? ? 老板将信将疑。。。 2.3 设置尺寸和 DPI ? ? 图的尺寸差,3 年数据这么长图宽点比较好。...第二章深度学 Matplotlib,只研究折线图,通过研究它的属性,一步步改进图的尺寸、像素、线条颜色宽度风格、坐标轴边界、刻度标签、图例、多图、多坐标系、标注、透明度等等,画出了一幅美图。...到此,我突然决定不写交互式的 Bokeh 了,因为使用 Matplotlib 和 PyEcharts 已经足够。

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    【干货】一文掌握Matplotlib的使用方法

    ---- 万物皆对象,坐标轴也不例外,下面代码打印出 x 轴的标签、刻度位置点、刻度标签、刻度线,刻度标签位置、主刻度。...设置 x 轴和 y 轴的边界 将图中 patch 设成完全透明 ?...上图其实包含 8 个子图,但只含有 x 轴,这也是为什么要先定一个 setup(ax) 函数来只保留 x 轴。...不这样把默认属性值的显性写出来,我怎么知道如何改进? ? ? 老板将信将疑。。。 2.3 设置尺寸和 DPI ? ? 图的尺寸差,3 年数据这么长图宽点比较好。...第二章深度学 Matplotlib,只研究折线图,通过研究它的属性,一步步改进图的尺寸、像素、线条颜色宽度风格、坐标轴边界、刻度标签、图例、多图、多坐标系、标注、透明度等等,画出了一幅美图。

    2.3K31

    50个最有价值的数据可视化图表(推荐收藏)

    抖动图(Jittering with stripplot) 通常,多个数据点具有完全相同的 X 和 Y 值。结果,多个点绘制会重叠并隐藏。...因此,点的大小越大,其周围的点的集中度越高。 ? 6. 边缘直方图(Marginal Histogram) 边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图。...边缘箱形图(Marginal Boxplot) 边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。然而,箱线图有助于精确定位 X 和 Y 的中位数、第 25 和第 75 百分位数。 ? 8....密度图(Density Plot) 密度图是一种常用工具,用于可视化连续变量的分布。通过“响应”变量对它们进行分组,您可以检查 X 和 Y 之间的关系。...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为 X 和 Y 轴。或者,您可以将第一个到主要组件用作 X 轴和 Y 轴。 ? 49.

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    NumPy 1.26 中文文档(四十二)

    此方法提供不连续的结果: 若 g > 0;则取 j 若 g = 0;则取 i 平均倒数累积分布: H&F 方法 2 [1]。...此方法提供不连续的结果: 若 g > 0;则取 j 若 g = 0;则在边界之间取平均 最近观察值: H&F 方法 3 [1]。...此方法提供不连续的结果: 若 g > 0;则取 j 若 g = 0 且索引为奇数;则取 j 若 g = 0 且索引为偶数;则取 i 插值倒数累积分布: H&F 方法 4 [1]。...此外,注意x和y是如何结合在一起的: >>> x = [-2.1, -1, 4.3] >>> y = [3, 1.1, 0.12] >>> X = np.stack((x, y), axis=0)...请注意,直方图不遵循笛卡尔坐标系的惯例,其中x值在横轴上,y值在纵轴上。相反,x沿数组的第一个维度(垂直)进行直方图处理,y沿数组的第二个维度(水平)进行直方图处理。

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