最近在学习基于python的股票数据分析,其中主要用到了tushare和seaborn。 python版本:3.4 tushare是一款财经类数据接口包,国内的股票数据还是比较全的,官网地址:http://tushare.waditu.com/index.html#id5 。 seaborn则是一款绘图库,通过seaborn可以轻松地画出简洁漂亮的图表,而且库本身具有一定的统计功能。 导入的模块: import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns
python版本:3.4 最近在学习基于python的股票数据分析,其中主要用到了tushare和seaborn。tushare是一款财经类数据接口包,国内的股票数据还是比较全的,官网地址:http://tushare.waditu.com/index.html#id5 。seaborn则是一款绘图库,通过seaborn可以轻松地画出简洁漂亮的图表,而且库本身具有一定的统计功能。 导入的模块: import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns i
【目录】 1 描述性统计是什么? 2 使用NumPy和SciPy进行数值分析 2.1 基本概念 2.2 中心位置(均值、中位数、众数) 2.3 发散程度(极差,方差、标准差、变异系数) 2.4 偏差程度(z-分数) 2.5 相关程度(协方差,相关系数) 2.6 回顾 3 使用Matplotlib进行图分析 3.1 基本概念 3.2 频数分析 3.2.1 定性分析(柱状图、饼形图) 3.2.2 定量分析(直方图、累积曲线) 3.3 关系分析(
目录 1 描述性统计是什么? 2 使用NumPy和SciPy进行数值分析 2.1 基本概念 2.2 中心位置(均值、中位数、众数) 2.3 发散程度(极差,方差、标准差、变异系数) 2.4 偏差程度(z-分数) 2.5 相关程度(协方差,相关系数) 2.6 回顾 3 使用Matplotlib进行图分析 3.1 基本概念 3.2 频数分析 3.2.1 定性分析(柱状图、饼形图) 3.2.2 定量分析(直方图、累积曲线) 3.3 关系分析(散点
本篇文章使用S10总决赛从8强开始各位置的数据。每一局数据的第一个列表都是胜方数据,第二个列表都是负方数据。
本案例适合作为大数据专业数据可视化课程的配套教学案例。通过本案例,能够达到以下教学效果:
在当今信息爆炸的时代,我们面对的数据量越来越大,如何高效地处理和分析数据成为了一种迫切的需求。Python作为一种强大的编程语言,提供了丰富的数据处理和分析库,帮助我们轻松应对这个挑战。本文将为您介绍如何在Python中实现高效的数据处理与分析,以提升工作效率和数据洞察力。
1.绘制正弦 from matplotlib.pyplot import plot, show import math T = range(100) # 0~99 # X周的范围2pi,分成10
“原因和结果、投入和产出、努力和报酬之间本来存在着无法解释的不平衡。一般来说,投入和努力可以分为两种不同的类型: 多数,它们只能造成少许的影响;少数,它们造成主要的、重大的影响。” → 一个公司,80%利润来自于20%的畅销产品,而其他80%的产品只产生了20%的利润
雷达图是一种常用的数据可视化与展示技术,可以把多个维度的信息在同一个图上展示出来,使得各项指标一目了然。本文代码通过绘制五角星演示了polar()函数的用法。
最后,选中平均值代表的条子,然后右击,接下来,选择更改图表类型,把类型改为折线,看一下效果吧~~
貌似三个月没有更新博客园了,当时承诺的第二篇金融数据分析与挖掘这几天刚好又做了总结,在国内经济不景气的现在来对这个话题结个尾。
7 Kibana可视化和仪表盘 ---- 可视化页面 在Kibana中,所有的可视化组件都是建立在Elasticsearch聚合功能的基础上的。Kibana还支持多级聚合来进行各种有用的数据分析 创建可视化 创建可视化分三步 选择可视化类型 选择数据源(使用新建的搜索或已保存的搜索) 配置编辑页面上的可视化聚合属性(度量和桶) 可视化的类型 区域图 数据图 折线图 Markdown小部件 度量 饼图 切片地图 垂直柱状图 度量和桶聚合 度量和桶的概要来自Elasticsearch的聚合功能,这两个概念在Ki
《极简统计学》第五章《标准差(S.D.)可以灵活运用于股票风险指标(波动率)》。
matplotlib中提供了bar()和barh()两种方法画柱状图,bar()用来画垂直柱状图,barh()画水平柱状图,两者参数大同小异,如下所示:
数据透视表是一种用于进行数据分析和探索数据关系的强大工具。它能够将大量的数据按照不同的维度进行聚合,并展示出数据之间的关系,帮助我们更好地理解数据背后的模式和趋势。在Python中,有多个库可以用来创建和操作数据透视表,其中最常用的是pandas库。
Seaborn是一个基于Python语言的数据可视化库,它能够创建高度吸引人的可视化图表。
在日常工作中,有时候单一的图表类型无法满足多维度的数据展示,这时候就要考虑使用组合图表。
series[].type xAxis yAxis markPoint markLine label barWidth
所谓的横向柱状图, 只需要让x轴的角色和y轴的角色互换一下即可. 既 xAxis 的 type 设置为value , yAxis 的 type 设置为 category , 并且设置 data 即可
我们今天来讲讲招聘完成的平均数和招聘完成率的交互的数据分析图表,我们可以根据一定周期内的招聘完成平均数,来交互招聘完成率,根据不同的招聘完成平均数我们可以看到我们招聘完成率是多少,同时我们也可以呈现出每个部门是在平均数以下还是以上,如果要完成80%的招聘完成率,会有哪些部门是有可能在平均数以下的,我们先来看看做好的效果:
0到59的有2人,占29%;80-89的有1人,占14%;90-100的有4人,占57%
Python 的科学栈相当成熟,各种应用场景都有相关的模块,包括机器学习和数据分析。数据可视化是发现数据和展示结果的重要一环,只不过过去以来,相对于 R 这样的工具,发展还是落后一些。 幸运的是,过去几年出现了很多新的Python数据可视化库,弥补了一些这方面的差距。matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库,此外还有很多其他库,例如vispy,bokeh, seaborn, pyga, folium 和 networkx,这些库有些是构建在 matplotlib 之上,还有些有其他一
柱状图绘制 柱状图也是较为常见的一种数据展示方式,可以展示基因的表达量,也可以展示GO富集分析结果,基因注释数据等。 常规矩阵柱状图绘制 有如下4个基因在5组样品中的表达值 data_ori <- "Grp_1;Grp_2;Grp_3;Grp_4;Grp_5 a;2.6;2.9;2.1;2.0;2.2 b;20.8;9.8;7.0;3.7;19.2 c;10.0;11.0;9.2;12.4;9.6 d;9;3.3;10.3;11.1;10" data <- read.table(text=data_ori
进行数据处理的时候,可视化是非常重要的数据分析方式,但是有时候在处理大批量的数据时,由于数据量过多,数据往往会非常密集,而不能发现有效信息,而我们经常使用的matplotlib不能满足这样的需求,这就需要交互式的可视化方案,提供比较方便和快捷的数据可视化操作。前几天在处理数据的时候,需要实现数据可以滑动或者选择查看,就发现了几个python实现交互式可视化的库,跟大家分享一下。 首先简单介绍一下python的可视化的分类。在Python语言环境里,有不少可视化解决方案,主要的可以大致分为几类:
pyecharts主要基于Web浏览器进行显示,绘制的图形比较多,包括折线图、柱状图、饼图、漏斗图 地图和极坐标图等。使用pyecharts绘图代码量很少,但绘制的图形比较美观。
给粉丝朋友们带来了很多理解上的挑战,所以我们开辟专栏慢慢介绍其中的一些概念性的问题,上一期: 表达矩阵的归一化和标准化,去除极端值,异常值
Web数据分析是一门多学科融合的学科,它涉及统计学、数据挖掘、机器学习、数据科学、知识图谱等领域。数据分析是指用适当的统计方法对所收集数据进行分析,通过可视化手段或某种模型对其进行理解分析,从而最大化挖掘数据的价值,形成有效的结论。
何为EDA,何谓探索性数据分析?英文名为Exploratory Data Analysis,是在你拿到数据集后,并不能预知能从数据集中找到什么,但又需要了解数据的基本情况,为了后续更好地预处理数据、特征工程乃至模型建立。因此探索性数据分析,对了解数据集、了解变量之间对相互关系以及变量与预测值之间的关系尤其重要。
今天我们聊一个matplotlib绘图问题,就是关于如何对坐标轴标签(常见的x轴标签)按照自定义的顺序走。
先来了解一下Pandas库,其实Pandas是基于NumPy构建的,它提供了高效的数据结构和数据分析工具。Pandas库主要包括两种重要的数据结构:Series和DataFrame。其中,Series是一维标签数组,类似于带有标签的一列数据;DataFrame是二维表格,由多个Series组成,类似于一个电子表格或数据库中的表。
本文要讲的是Matplotlib,一个强大的Python可视化库。一共5小段代码,轻松实现散点图、折线图、直方图、柱状图、箱线图,每段代码只有10行,也是再简单不过了吧!
大数据文摘作品 编译:傅一洋、吴双、龙牧雪 本文要讲的是Matplotlib,一个强大的Python可视化库。一共5小段代码,轻松实现散点图、折线图、直方图、柱状图、箱线图,每段代码只有10行,也是再简单不过了吧! 数据可视化是数据科学家工作的一项主要任务。在项目早期阶段,通常会进行探索性数据分析(EDA)以获取对数据的理解和洞察,尤其对于大型高维的数据集,数据可视化着实有助于使数据关系更清晰易懂。 同时在项目结束时,以清晰、简洁和引人注目的方式展示最终结果也是非常重要的,因为受众往往是非技术性客户,只有这
matplotlib提供了bar函数绘制柱状图。语法:plt.bar(left, height, width, bottom, align, **kwargs)
上一篇文章 新手学HighCharts(一)—-基本使用 中介绍了highCharts的基本使用,今天给大家介绍对比柱状图的使用,贴张图先:
想必大家应该也已经看到很多关于数据分析的内容了,今天小编就为大家来分享一下国产可视化库pyecharts在绘制图表时一些的技巧,帮助读者画出更加酷炫以及可读性更高的图,当然在这之前呢,我们首先需要导入相应的所要用到的模块
作者 | Walker 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】:本文详细介绍了两个数据可视化工具库并附python演练。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。 我们本篇文章讲的数据可视化是面向开发人员的,是利用python中一些可视化库如:matplotlib或是seaborn通过对数据可视化,来分析数据表格中各维度间的关系或是数据分布的特性,从而有助于我们更好的理解数据,帮助我们进行下一步数据分析或是为数据建模提供方向。本篇文章的方法并非是面向用户做数据展示或面向企业做数据
AIRS/Aqua L3 8-day Standard Physical Retrieval (AIRS+AMSU) 1 degree x 1 degree V006 (AIRX3ST8) at GES DISC
熟悉pandas的童鞋估计都知道pandas的describe()和info()函数,用来查看数据的整体情况,比如平均值、标准差之类,就是所谓的探索性数据分析-EDA。
我们在年度做薪酬的数据调研中,都会去找第三方的咨询机构来进行数据外部分位值的对标,第三方机构会提供一些数据分析的样本给你,如果你对薪酬模块不是很了解的话,你就很难看得懂这些样本,所以今天我们来看看第三方提供的薪酬数据样本是什么样的。
柱状图是描述统计中使用频率非常高的一种统计图形。它有垂直样式和水平样式两种可视化效果。这里我们主要介绍柱状图的应用场景和绘制原理。
导读:我们介绍过用matplotlib制作图表的一些tips,感兴趣的同学可以戳→纯干货:手把手教你用Python做数据可视化(附代码)。matplotlib是一个相当底层的工具。你可以从其基本组件中组装一个图表:数据显示(即绘图的类型:线、条、框、散点图、轮廓等)、图例、标题、刻度标记和其他注释。
Python是一种强大的编程语言,它拥有丰富的类库和模块,这些工具可帮助开发者更快地完成各种任务。本文将介绍一些Python中常用的类库,它们涵盖了从数据处理到Web开发的各个领域。无论您是初学者还是经验丰富的开发者,这些类库都将对您的工作产生积极影响。
2.柱状图的常见效果标记:最大值\最小值 markPointseries: [{ ...... markPoint: { data: [{ type: 'max', name: '最大值' }, { type: 'min', name: '最小值' }] }}]平均值 markLineseries: [{ ......markLine: { data: [{ type: 'average', name: '平均值'
Python的模块为日常编程中许多问题提供了标准的解决方案,同时也能让我们更加简洁优雅地管理代码。
我们在上一篇的时候已经将淘宝数据爬取下来了,但是并没有做数据分析。所以今天这篇文章就是教大家如何去分析数据,得出一些有用的结论!
平常我们看到的物体一般是三维空间中的立体图形,今天跟大家一起来学习用Python绘制立体图形。
其实坚持更新真的对自己而言还算是蛮挑战的一件事情,重点在于坚持。每一次有点赞,和回复都让自己感觉非常棒。知识就是用来分享的,这就是开源越来越让人着迷的地方。 好了,来吧~Come on~ 1. 绘制柱
排名第一的刘凑华,是我和小宋的学长,所以我们经常亲切地管meteva叫:“老刘的库”
NBA激战正酣,首轮除掘金和马刺的较量还没有结束外,其余对决都已经结束,本文将手把手带你可视化分析下各球队的首轮表现,同时将对次轮最受瞩目的火勇大战进行一个简单的前瞻分析!
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云