【Python--subplot 子图绘制】教程文章相关的互联网学习教程文章

用Python的Pandas和Matplotlib绘制股票KDJ指标线【代码】【图】

我最近出了一本书,《基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版》,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html,在其中给出了MACD,KDJ等指标图的绘制方法。这里将根据KDJ的算法,计算并绘制KDJ指标线。 1 KDJ指标的计算过程 KDJ指标也叫随机指标,是由乔治蓝恩博士(George Lane)最早提出的。该指标集中包含了强弱指标、动量概念和移动平均线的优点,可以用来衡量股价脱离正常价格范围的偏离程度。 KDJ指标...

用Python的Pandas绘制股票唐奇安通道!【图】

1 计算并绘制唐奇安通道唐奇安通道是由上阻力线、下支撑线和中心线这三条线组成。上阻力线 = 过去N天的最高价下支撑线 = 过去N天的最低价中心线 =(上线 + 下线)除以 2在实际的分析场景里,N的取值一般是20,在如下的DisplayDonChannel.py范例中,就用20天为周期,来计算并绘制唐奇安通道。01 # coding=utf-8 02 import pandas as pd 03 import matplotlib.pyplot as plt 04 from mpl_finance import candlestick2_ochl 05 # 读数...

Python用27行代码绘制一幅满天星【图】

前言 每一个孩子都像星空中的一颗星星,散发着自己所特有的光芒照亮着整个夜空。今天就带大家用27行Python代码绘制一幅满天星吧。 全局设置 在绘制满天星的过程中要运用到turtle工具,它是Python的标准库,也可以形象的称它为海龟库,它可以描绘绘图的轨迹,操作简单、快捷。首先,我们要做一些有关全局的设置 这一步主要是对turtle的画笔大小、绘画延迟以及画布大小进行设置。 绘制一个五角星 绘制满天星的关键就在于如何绘制出...

python 使用matplotlib.pyplot.hist绘制柱状图【代码】【图】

一、直方图(Histogram)介绍 直方图,形状类似柱状图却有着与柱状图完全不同的含义。直方图牵涉统计学的概念,首先要对数据进行分组,然后统计每个分组内数据元的数量。 在坐标系中,横轴标出每个组的端点,纵轴表示频数,每个矩形的高代表对应的频数,称这样的统计图为频数分布直方图。 相关概念:组数:在统计数据时,我们把数据按照不同的范围分成几个组,分成的组的个数称为组数 组距:每一组两个端点的差 二、电影时长分布绘制...

Python数据分析:柱形图的绘制方法【图】

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 没有安装PyEcharts的,先安装PyEcharts: data = pd.read_excel('D:/python/xgyq.xlsx',sheet_name='1')#按新增字段进行降序data = data.sort_values(by=['新增'],ascending=[False]) 安装好PyEcharts之后,就可以将需要使用的模块进行导入: c?=?(????#创建柱图对象,并设置大小,也可以不设置,直接使...

Python-绘制组合图【代码】【图】

1 """2 绘制组合图:3 组合图就是将多个形状,组合到?个图形中,主要作?是节约作图的空间,节省读者的时间,从?提?4 信息传达的效率。5 """6 import pandas as pd7 import numpy as np8 import matplotlib.pyplot as plt9 def plot_combination1():10 sale = pd.read_excel(./data/每月目标销售额和实际销售额.xlsx,header=0,index_col=0)11 # 设置正常显示中文标签12 plt.rcParams[font.sans-serif] = [SimHei]13 ...

python 读取图片轮廓使用工业机器人绘制【代码】【图】

1.在visual studio编辑python程序,需要引用当前路径. #visual studio要增加当前文件夹路径import cv2 import numpy as nptubian=open("tubian.txt",'w')#图片轮廓转换成的机器人程序MOVEL img = cv2.imread('shinubi.jpg') #读取要加载的图片 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转换成灰度图 ret, binary = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)#图像上下限调节,127和255可更改 contours, hierarchy = cv...

Python 操作题 读取鸢尾花数据集使用循环和子图绘制各个特征之间的散点图,绘制各个特征的箱线图,查看是否存在异常值。【代码】【图】

数据集资源下载链接 之前一直给徒弟写答案作为参考,有好多人都关注了我,估计是为了拿作业答案。最近有粉丝私信要答案了,徒弟没给我题目,自己把题做了。可以可以! 这次的作业就拿徒弟的答案来发吧~ 来拿答案的你可关注一波我的徒弟 潇囧囧_的博客,平常你们上课的一些知识他都会总结的,你们可关注他去看他的文章! 答案源码: (1).读取鸢尾花数据集使用循环和子图绘制各个特征之间的散点图 import numpy as np import matp...

python 数据可视化实战(1)折线图绘制【代码】【图】

??本篇博客新开一个数据分析后的数据可视化的例子讲解,每一篇博客是一个例子。??这节课学习如何绘制一个折线图。题目如下:??代码如下: import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm # 用于设置中文字体# 进价与零售价 basePrice, salePrice = 49, 75# 计算购买num个商品时的单价,买的越多,单价越低 def compute(num):return salePrice * (1-0.01*num)# numbers用来存储顾客购买数量 # earns用来存...

Python:利用python语言绘制多个子图经典案例、代码实现之详细攻略【代码】【图】

Python:利用python语言绘制多个子图经典案例、代码实现之详细攻略 目录 利用python语言绘制多个子图代码实现、经典案例 1、绘制多个子图框架 多个子图绘制的经典案例 1、绘制多个直方图 2、绘制多个曲线图 利用python语言绘制多个子图代码实现、经典案例 1、绘制多个子图框架# -- coding: utf-8 -- import matplotlib.pyplot as plt flg = plt.figure() ax1 = flg.add_subplot(2,2,1) ax2 = flg.add_subplot(2,2,2) ax3 =...

利用Python - Matplotlib 绘制箱线图【代码】【图】

1.箱线图介绍 第一步:计算上四分位数,中位数,下四分位数(计算公式略)。 第二步:计算上四分位数和下四分位数之间的差值,四分位数差。 第三步:绘制箱线图的上下范围,上限为上四分位数,下限为下四分位数。在箱子内部中位数的位置绘制横线。 第四步:大于上四分位数1.5倍四分位数差的值,或者小于下四分位数1.5倍四分位数差的值,划为异常值。 第五步:异常值之外,最靠近上边缘和下边缘的两个值处,画横线,作为箱线图的触须...

【笔试】20春招快手数据类笔试,Python中心极限定理,绘制ROC曲线和AUC值。【代码】【图】

题目来源1:中国科学技术大学的牛友fancyjiang https://www.nowcoder.com/discuss/406334?type=all&order=time&pos=&page=1 题目来源2:烟台大学的牛友,@连续。 文章参考:请看原文。哈哈,博主比较急,就没有去参考英文原文,全是从中文博客上学来的。 本文是给狮子大开口要了我150元咨询费的连续同学写的。 笔试题目 一、 3道SQL 表A,表B;两张表相同字段:id,timestamp(时间);问:B表中第一个事件之前A事件发生的数量;B表...

吃瓜的正确姿势,Python绘制罗志祥词云图【代码】【图】

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 这篇文章中向大家介绍了Python绘制词云的方法,不难看出绘制词云可以说是一个“吃瓜神器”,它可以让我们直观的看到新闻的核心内容。那么对于今天的大新闻,我们就继续用Python绘制词云的“正确姿势”来一起吃瓜吧~ 废话不多说,上代码# 导入依赖模块 import json import requests import jieba import...

python 使用sklearn绘制roc曲线选取合适的分类阈值

https://zhuanlan.zhihu.com/p/26293316 比如, 我已经初步训练好了一个模型,现在我想用这个模型从海量的无标记数据集挖掘出某一类数据A,并且想要尽量不包含其他所有类B 但我挖掘出的结果必然包含错误的,我拿出的A越多,同时附带的分类错数据B也就越多, 一般,拿出的A占总体比例越大,拿出的B类也会占总体比例越大,这个比例的变化一般是单调非线性的,且根据实际情况,我们可接受的比例也不同 简单来说,不同的recall对应不同的precision,...