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大数据文摘作品 编译:大山、笪洁琼、Yawei Xia 对于K线图,相信做交易的朋友都不陌生。本文作者用简单明了的语言解释了三日K线的交易原则,也分享了如何用python绘制K线图的方法和代码。 关于日本K线交易 据说日本人在十七世纪就已经运用技术分析的方法进行大米交易,一位名叫本间宗久的坂田大米贸易商发明了“蜡烛图”这一技术来分析每日市场上大米现货价格。现代K线图之父史蒂夫尼森认为,通过“蜡烛图”进行正式交易是自19世纪50年代开始的。 在本文,我们要重点解决以下两个问题: 1、使用Python绘制K线图
2021年牛年年后,A股行情跌跌不休,不少“九零后”跌成了“韭零后”。本想靠着基金翻身农奴把歌唱,没成想直接从贫下中农跌成了佃农。
有了这个例子的原理动态的显示数据库中数据的曲线图、比例饼图、柱状图等都应该不成问题了
前两篇分别介绍了使用Mfuzz包、TCseq包在具有时间序列特点的转录组、蛋白质组数据中分析基因或蛋白表达的时间趋势,并将具有相似表达模式的基因或蛋白划分聚类。这两种方法都是R语言程序包。但如果您不习惯用R,但仍期望实现类似的功能(时间趋势分析、聚类以及可视化作图等),本篇再继续介绍一个图形界面程序,短时间序列表达挖掘器(Short Time-series Expression Miner,STEM),它在很多文献中也常见到。
使用Python绘制一幅专业的K线图,是量化投资和金融数据分析的必备功课。下面我将从K线图简介、数据获取、K线图绘制及成交量绘制等方面,结合源代码,一步步实现专业K线图的绘制。
大家应该或多或少地会接触过股票,或者去购买股票型基金,但是提到股票基金就不得不提到的是K线图,今天小编就带领大家一起用Python来制作可以交互的高颜值K线图,
开发策略时,如何直观地检查自己的交易逻辑是否正确?代码所实现的和自己的策略逻辑是否一致?moonnejs在「维恩的派」论坛里分享了一个可以用于回测的交互K线工具。感谢moonnejs的分享!
今天给大家分享的是一篇发表在Aging(Albany NY) (IF=5.515)上的文章A nomogram combining long non-coding RNA expression profiles and clinical factors predicts survival in patients with bladder cancer,作者通过TCGA数据库筛选出膀胱癌中与预后相关的lncRNA,并基于三个lncRNA建立了可定量预测膀胱癌患者预后的列线图。
等高线指的是地形图上高程相等的相邻各点所连成的闭合曲线。把地面上海拔高度相同的点连成的闭合曲线,并垂直投影到一个水平面上,并按比例缩绘在图纸上,就得到等高线。 等高线也可以看作是不同海拔高度的水平面与实际地面的交线,所以等高线是闭合曲线。在等高线上标注的数字为该等高线的海拔。
大家好,这次给大家分享得文献是A hypoxia-related signature for clinically predicting diagnosis, prognosis and immune microenvironment of hepatocellular carcinoma patients,2020年9月发表在Journal of Translational Medicine杂志上,影响因子4.124。文章主要是寻找肝细胞癌诊断、预后和复发的特征基因并构建预测模型,所用方法比较常见但篇幅很长!
今天开始研究MT4了,MT4是大大有名的外汇交易和量化软件,使用一种叫做MQL的语言来开发量化程序(跟C比较像)。因为是外国人做的,用的也大部分是外国人,使用起来不是很顺手,跟极星各有优劣吧。这里我就先逐步讲一下MT4的使用,然后再简单跑一个boll指标,最后汇总下使用心得。
多语言混搭开发工程师,多年 PHP、Python 项目开发经验,曾就职 360、绿盟科技,7年工作经验。擅长于 Web 安全开发、性能优化、分布式应用开发&设计等多方面,51Reboot 金牌讲师。
你是一个Python编程专家,要完成一个编写Python脚本的任务,具体步骤如下:
Excel提供了相当广泛的功能来创建图形,即Excel所谓的 图表。您可以通过选择插入>图表来访问Excel的图表功能 。我们将在此处描述如何创建条形图和折线图。其他类型的图表以类似的方式创建。创建图表后,可以访问三个新的功能区,分别是 Design, Layout 和 Format。这些用于完善创建的图表。
要说全球最火的程序员学习路线,那真是非developer-roadmap莫属了,是 Github 上第六大星标开源项目,每月有数十万开发人员访问该项目,斩获 215K star,有多火就不用再多说了吧!
有读者说〖PyEcharts〗一贴里的图美如画,但是版本是 pyecharts v0.5,用现在 v1.0 来运行会出错,建议我再写篇 pyecharts v1.0 的。我最不喜欢让读者失望,这不我就来了。
当涉及到绘制多维数据可视化图表时,Java提供了多种图形库供我们选择。下面将介绍一种基于JavaFX的图形库,通过它可以轻松地创建一个简单的多维数据可视化图表。
Matlab 绘制三维动态心形 It’s OK to send a pic to…
导读 众所周知,JVM(java虚拟机)运行着我们的java程序。java本身提供了自带工具VisualVM来帮助我们查看JVM的运行情况,下面主要介绍GC的可视化插件-Visual GC java版本 1.8.0_281 工具 VisualVM 的 Visual GC 插件 📷 面板解读 space 空间模块 Space — 空间主要描述空间的变化 Metaspace — 元空间 Old — 老年代 Eden — 伊甸园区 S0 — 存活0区 S1 — 存活1区 方框区:所占空间大小 空白区
Echarts 是一个由百度开源的数据可视化工具,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,得到了众多开发者的认可,而 Python 就不用多说了。
(a)部分:k-means聚类 使用k-means聚类法将数据集聚成2组。 画一个图来显示聚类的情况 使用k-means聚类法将数据集聚成3组。 画一个图来显示聚类的情况 (b)部分:层次聚类 使用全连接法对观察值进行聚类。 使用平均和单连接对观测值进行聚类。 绘制上述聚类方法的树状图。
熊猫本次用的是 Anaconda 的 jupyter notebook 编写的本文代码。今天用到的库都是已经集成好的,无须另行安装。每个库的版本号我列在下方了。
线图 线图是反映趋势变化的一种方式,其输入数据一般也是一个矩阵。 单线图 假设有这么一个矩阵,第一列为转录起始位点及其上下游5 kb的区域,第二列为H3K27ac修饰在这些区域的丰度,想绘制一张线图展示。 profile="Pos;H3K27ac -5000;8.7 -4000;8.4 -3000;8.3 -2000;7.2 -1000;3.6 0;3.6 1000;7.1 2000;8.2 3000;8.4 4000;8.5 5000;8.5" 读入数据 (经过前面几篇的联系,这应该都很熟了) profi
自问自答的问题,缘起是因为数据挖掘入行不久,一直上拉勾网看各种公司的招聘JD,人工看一方面是时间很消耗,更严重的是抓不住重点,最近刚好入手python爬虫,试图简化这部分工作。另一方面学习爬虫之后,发现自己整天上网手动翻网页找信息这个动作很low,所以花了两天的时间连爬取带写文档。文档中同时附上github代码,各位想上手python的童鞋可以下载玩一下,(自知代码粗浅,大牛求放过~) 工具:windows7,python3.4,IDE PyCharm 4.5 Python代码: 抓取 https://
缘起是因为数据挖掘入行不久,一直上拉勾网看各种公司的招聘JD,人工看一方面是时间很消耗,更严重的是抓不住重点,最近刚好入手python爬虫,试图简化这部分工作。另一方面学习爬虫之后,发现自己整天上网手动翻网页找信息这个动作很low,所以花了两天的时间连爬取带写文档。文档中同时附上github代码,各位想上手python的童鞋可以下载玩一下,(自知代码粗浅,大牛求放过~) 工具:windows7,python3.4,IDE PyCharm 4.5 Python代码: 抓取: https://github.co
在之前介绍PyQtGraph的文章中,我们都是一次性的获取数据并将其绘制为图形。然而在很多场景中,我们都需要对实时的数据进行图形化展示。
今天给大家分享一篇有趣的文章,灵感来自于前几天与室友的聊天,他告诉我抖音可以实时显示人的在线情况,如下图:
走在大街上,满眼都是广告(说明市场经济发达,这是好事情),再观察一下广告,多是以各种样式的图形呈现,而不是简简单单地把数字呈现出来,即使是数字,也会想办法把数字搞得像图一样。这样做的目的是要吸引人的注意,并且能够让人一眼就能看到想要看的。
数据可视化API(Web),是基于腾讯位置服务JavaScript API GL实现的专业地理空间数据可视化渲染引擎。
今天,和大家分享一个 Java 项目快速开发脚手架,全新架构前后端分离:SpringBoot 2.x,Ant Design&Vue&,Mybatis,Shiro,JWT。
前文详细介绍了向量表征系列文章,从Word2vec和Doc2vec到Deepwalk和Graph2vec,再到Asm2vec和Log2vec。这篇文章将描述Excel可视化分析的基本知识,以2022年电影市场为例。在论文中,一个好的图表胜千言万语,而实验数据生成后如何可视化表示至关重要,之前作者通常利用Python、Echarts等编写代码实现,而这篇文章将利用Excel生成,不论是代码、工具还是Office,它们都只是论文的辅助工具,更重要的是论文的创新和实验所生成的结果。
Hasura GraphQL Engine 是一个开源产品,通过为您的数据提供 GraphQL 或 REST API 以及内置授权来加速 API 开发。它具有以下主要功能和核心优势:
在《Python数据清洗--类型转换和冗余数据删除》和《Python数据清洗--缺失值识别与处理》文中已经讲解了有关数据中重复观测和缺失值的识别与处理,在本节中将分享异常值的判断和处理方法。
社区里有一群canvas爱好者,比jsh5css,安静的小智,jeffer等同学他们在canvas方面都有着自己的学习心得和见解。 但是极乐叔发现在小程序开发学习过程中还是有很多小伙伴折戟在canvas上,为此我们在社区首页教程内专门开了一个canvas学习栏目,但是觉得仍然不够,canvas在全网的知识还是太少,所以今天集中一下全网的资料,方便以后遇到问题的同学,能够从中找到可能的参考。 假如本文中有错误或者需要补充的部分,欢迎给同学提出或补充!你也可以在后台投稿发表自己canvas方面的心得或demo
本文讲述了Android MPAndroidChart开源库图表之折线图的实例代码。分享给大家供大家参考,具体如下:
一款基于UGUI的功能强大、简单易用的数据可视化图表插件。支持折线图、柱状图、饼图、雷达图、散点图、热力图、环形图、K线图、极坐标、平行坐标等十多种内置图表,以及3D饼图、3D柱图、3D金字塔、漏斗图、仪表盘、水位图、象形柱图、甘特图、矩形树图等扩展图表。
plt.plot(x, y, format_string, **kwargs)#x轴,y轴,控制图线的格式,具体格式如下:
在我github上follow,like,fork会支持我给lazy database做出更多的极简功能(比如heatmap,3d地形图等等)。
箱线图(Boxplot) 是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图表,本期推文就如何使用matplotlib和seaborn 绘制出高度定制化的箱线图做出详细的讲解。
缺氧,作为19年诺奖,毫无疑问是近年来的研究热点。但是作为热点,意味着相关的研究或者文章肯定不会少。想要找到合适的,并且别人没做过的思路就显得比较难了。
JeecgBoot 是一款基于代码生成器的低代码开发平台!前后端分离架构 SpringBoot2.x,SpringCloud,Ant Design&Vue,Mybatis-plus,Shiro,JWT,支持微服务。强大的代码生成器让前后端代码一键生成,实现低代码开发!关于Java项目整理了100+Java项目视频+源码+笔记,地址:100+Java项目视频+源码+笔记
>>>> 一、问题 什么是异常值?如何检测异常值?请伙伴们思考或者留言讨论。 >>>> 二、解决方法 1. 单变量异常值检测 2. 使用局部异常因子进行异常值检测 3. 通过聚类的方法检验异常值 4. 检验时间序列数据里面的异常值 >>>> 三、R代码实现 1、单变量异常值检测 这一节主要讲单变量异常值检测,并演示如何将它应用到多元(多个自变量)数据中。使用函数boxplot.stats()实现单变量检测,该函数根据返回的统计数据生成箱线图。在上述函数的返回结果中,有一个参数out,它是由异常值组成的列
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