Python使用Plotly绘图工具，绘制面积图
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了Python使用Plotly绘图工具，绘制面积图，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含3950字，纯文字阅读大概需要6分钟。
内容图文
今天我们来讲一下如何使用Python使用Plotly绘图工具，绘制面积图
绘制面积图与绘制散点图和折线图的画法类似，使用plotly graph_objs
中的Scatter函数，不同之处在于面积图对fill属性的设置
也就是说，相当于是在折线图的基础上，对图形进行填充
import plotly as py
import plotly.graph_objs as go
import numpy as np
pyplt = py.offline.plot
# 随机生成100个交易日的收益率
s1 = np.random.RandomState(8) # 定义局部种子
s2 = np.random.RandomState(9) # 定义局部种子
rd1 = s1.rand(100)/10 - 0.02
rd2 = s2.rand(100)/10 - 0.02
# 设定初始资金
initial1 = 100000
initial2 = 100000
total1 = []
total2 = []
for i in range(len(rd1)):
initial1 = initial1*rd1[i] + initial1
initial2 = initial2*rd2[i] + initial2
total1.append(initial1)
total2.append(initial2)
trace1 = go.Scatter(
# x = [1, 2, 3, 4],
y = total1,
fill = 'tonexty',
mode= 'none', # 无边界线
name = "策略1"
)
trace2 = go.Scatter(
# x = [1, 2, 3, 4],
y = total2,
fill = 'tozeroy',
mode= 'none',# 无边界线
name = "策略2"
)
data = [trace1, trace2]
layout = dict(title = '策略净值曲线',
xaxis = dict(title = '交易天数'),
yaxis = dict(title = '净值'),
)
fig = dict(data = data, layout = layout)
pyplt(fig, filename='tmp/1.html')
运行如上代码，会得到如上图所示的图形面积图
展示了两个不同的交易策略的净值曲线图，数据是随机生成的
就相当于做了折线图后，进行了填充得到
我们在来说一下内部填充面积图
内部填充面积图是仅仅填充两条曲线交叉所形成的面积部分，同样设置fill属性来完成。
只需要在原来的面积图上设置第一条曲线无填充效果即可
下面我们来看看代码
import plotly as py
import plotly.graph_objs as go
import numpy as np
pyplt = py.offline.plot
# 随机生成100个交易日的收益率
s1 = np.random.RandomState(8) # 定义局部种子
s2 = np.random.RandomState(9) # 定义局部种子
rd1 = s1.rand(100)/10 - 0.02
rd2 = s2.rand(100)/10 - 0.02
# 设定初始资金
initial1 = 100000
initial2 = 100000
total1 = []
total2 = []
for i in range(len(rd1)):
initial1 = initial1*rd1[i] + initial1
initial2 = initial2*rd2[i] + initial2
total1.append(initial1)
total2.append(initial2)
trace1 = go.Scatter(
y = total1,
fill = None,
mode= 'lines', # 无边界线
name = "策略1"
)
trace2 = go.Scatter(
# x = [1, 2, 3, 4],
y = total2,
fill = 'tonexty',
mode= 'lines',# 无边界线
name = "策略2"
)
data = [trace1, trace2]
layout = dict(title = '策略净值曲线',
xaxis = dict(title = '交易天数'),
yaxis = dict(title = '净值'),
)
fig = dict(data = data, layout = layout)
pyplt(fig, filename='tmp/1.html')
运行上诉代码，我们可以得到如上图所示的内部填充面积图
我们设置了fill = None,
在设置第二条曲线的填充的效果为tonexty
即fill = 'tonexty' 即可得到如上图所示的图例
接下来我们讲解一下堆积面积图
堆积面积图与之前我写的博客中，层叠柱状图类似
都是展示了数据累加的效果
不同之处在于对数据的设置
import plotly as py
import plotly.graph_objs as go
data_1 = go.Scatter(
x = ['基金1', '基金2', '基金3', '基金4','基金5'],
y = [32.52, 43.12, 43.47, 44.36, 33.11],
name = '股票投资',
mode = 'lines',
line = dict(width=0.5,
color = 'rgb(184, 247, 212)'),
fill = 'tonexty'
)
data_2 = go.Scatter(
x = ['基金1', '基金2', '基金3', '基金4','基金5'],
y = [63.24, 54.33, 74.28, 63.91, 63.11],
name = '其它投资',
mode = 'lines',
line = dict(width=0.5,
color = 'rgb(111, 231, 219)'),
fill = 'tonexty'
)
data_3 = go.Scatter(
x = ['基金1', '基金2', '基金3', '基金4','基金5'],
y = [83.24, 74.33, 93.91, 79.22, 83.11],
name='债券投资',
mode='lines',
line=dict(width=0.5,
color='rgb(127, 166, 238)'),
fill='tonexty'
)
data_4 = go.Scatter(
x = ['基金1', '基金2', '基金3', '基金4','基金5'],
y = [100, 100, 100, 100, 100],
name='银行存款',
mode='lines',
line=dict(width=0.5,
color='rgb(131, 90, 241)'),
fill='tonexty'
)
data = [data_1, data_2, data_3, data_4]
layout = go.Layout(
title = '基金资产配置比例图',
showlegend = True,
xaxis = dict(
type = 'category',
),
yaxis = dict(
type = 'linear',
range = [1, 100],
dtick = 20,
ticksuffix = '%'
)
)
pyplt = py.offline.plot
fig = go.Figure(data = data, layout = layout)
pyplt(fig, filename = 'tmp/stacked-area-plot.html')
可以看到，运行上诉代码，可以得到如上图所示的堆积面积图图例
注意的是，在绘制层叠柱状图时需要设置stack模式，而绘制堆积面积图时则不需要
这就是堆积面积图需要累加数据的原因
在本质上，堆积面积图的堆积效果是在同一个图形中绘制对个面积图来实现
今天就讲到这里，谢谢大家阅读，感谢支持！谢谢点赞
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的Python使用Plotly绘图工具，绘制面积图全部内容，希望文章能够帮你解决Python使用Plotly绘图工具，绘制面积图所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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