# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Jun 14 13:00:11 2017 @author: Miao """ import numpy as np import scipy import matplotlib as mpl mpl.use('agg') import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.backends.backend_pdf im

引入类库 import matplotlib as mpl import tushare as ts import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.finance as mpf from matplotlib import rc from matplotlib.pylab import date2num from datetime import datetime, timedelta 设置取k线的时间 today = datetime.now

箱形图是数据集中数据分布情况的衡量标准.它将数据集分为三个四分位数.盒形图表示数据集中的最小值,最大值,中值,第一四分位数和第四四分位数. 通过为每个数据集绘制箱形图, 比较数据集中的数据分布也很有用. R中的盒形图通过使用boxplot()函数来创建. 基本公式为: boxplot(x, data, notch, varwidth, names, main) x - 是向量或公式.data - 是数据帧.notch - 是一个逻辑值,设置为TRUE可以画出一个缺口.varwidth - 是一个

各国家用户消费分布 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = { 'China': [1000, 1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, 1900, 2500], 'America': [1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, 1900, 2000, 2100], 'Britain': [1000

箱线图通过绘制观测数据的五数总括,即最小值.下四分位数.中位数.上四分位数以及最大值,描述了变量值的分布情况.箱线图能够显示出离群点(outlier),离群点也叫做异常值,通过箱线图能够很容易识别出数据中的异常值. 箱线图提供了识别异常值的一个标准: 异常值通常被定义为小于 QL - l.5 IQR 或者 大于 Qu + 1.5 IQR的值,QL称为下四分位数, Qu称为上四分位数,IQR称为四分位数间距,是Qu上四分位数和QL下四分位数之差,其间包括了全部观察值的一半. 箱线图的各个组成部分的

简述:   盒图是在1977年由美国的统计学家约翰·图基(John Tukey)发明的.它由五个数值点组成:最小值(min),下四分位数(Q1),中位数(median),上四分位数(Q3),最大值(max).也可以往盒图里面加入平均值(mean).如上图.下四分位数.中位数.上四分位数组成一个"带有隔间的盒子".上四分位数到最大值之间建立一条延伸线,这个延伸线成为"胡须(whisker)". 由于现实数据中总是存在各式各样地"脏数据",也成为&q

In [1]: from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文字体支持   1 饼图-pie()¶   1.1 pie()方法参数说明¶   pie()是matplotlib中画饼图的方法,其主要参数如下:  

一.箱线图 Box-plot 箱线图一般被用作显示数据分散情况.具体是计算一组数据的中位数.25%分位数.75%分位数.上边界.下边界,来将数据从大到小排列,直观展示数据整体的分布情况. 大部分正常数据在箱体中,上下边界之外的就是异常数据了. 上下边界的计算公式是: UpperLimit=Q3+1.5IQR=75%分位数+(75%分位数-25%分位数)1.5 LowerLimit=Q1-1.5IQR=25%分位数-(75%分位数-25%分位数)1.5 参数说明: 1.Q1表示下四分位数,即25%

箱线图boxplot--展示数据的分布 图表作用: 1.反映一组数据的分布特征,如:分布是否对称,是否存在离群点 2.对多组数据的分布特征进行比较 3.如果只有一个定量变量,很少用箱线图去看数据的分布,而是用直方图去观察.一般都要跟其余的定性变量做分组箱线图,可以起对比作用.(key) 适合数据类型: 针对连续型变量 用法: 只有一个变量.一组的数据(1个变量,0个定性变量),比如:学生的成绩情况 只有一个变量.多组数据(1个变量,1个定性变量[班级]),比如:1.2.3班学生的成绩情况 只有一

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ''' 箱形图(Box-plot)又称为盒须图,盒式图,或 箱线图: 是一种用在显示一组数据分散情况的资料统计图: 上边缘,上四分位数,中位数,下四分位数,下边缘,异常值: ''' np.random.seed(100) data = np.random.normal(size=1000,loc=0,scale=1) # sym 指定异常值的点:whis虚线的长度, 通过调整whis的大小来决定

使用ggplot2绘制箱线图 ######*****绘制箱线图代码*****####### data1$学区房 <- factor(data1$school, levels = 0:1, labels = c("否", "是")) #设置学区房数据为因子类型 data1$CATE <- factor(data1$CATE, levels = c('xicheng', 'dongcheng', 'haidian', 'chaoyang', 'fengtai

箱线图 箱线图是能同时反映数据统计量和整体分布,又很漂亮的展示图.在2014年的Nature Method上有2篇Correspondence论述了使用箱线图的好处和一个在线绘制箱线图的工具.就这样都可以发两篇Nature method,没天理,但也说明了箱线图的重要意义.   下面这张图展示了Bar plot.Box plot.Volin plot和Bean plot对数据分布的反应.从Bar plot上只能看到数据标准差或标准误不同:Box plot可以看到数据分布的集中性不同:Violin

K Line Chart python实现k线图的代码,之前找过matplotlib中文文档但是画k线图的finance方法已经弃用了.所以自己在网上搜寻一下加上改编,很好的实现出k线图, 代码如下:__main__ # conding:utf-8 # 导入聚宽函数库 from jqdatasdk import * import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from KLineChart.mpl_finance import plt_

将沪深龙虎榜数据导入通达信的自选板块,并标注于K线图上 原理:python读取前一次处理完的计算5日后涨跌幅输出的csv文件 文件名前加"[paint]" 安照通达信的画图文件和板块文件格式,输出文件 用通达信的导入功能,导入画图文件和板块文件即可 事前数据截图: 处理后所得文件: 导入通达信后板块截图: k线截图: 代码: #coding=utf-8 #读取'[paint]'开头的csv文件 #copyright @ WangXinsheng #http://www.cnblogs.

Python的可视化包 – Matplotlib Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型地2D图表和一些基本的3D图表.Matplotlib最早是为了可视化癫痫病人的脑皮层电图相关的信号而研发,因为在函数的设计上参考了MATLAB,所以叫做Matplotlib. 1. 2D图表Matplotlib中最基础的模块是pyplot.先从最简单的点图和线图开始,比如我们有一组数据,还有一个拟合模型,通过下面的代码图来可视化. a.点图和线图 x=[0,1,

目录: 1.pandas官方画图链接 2.标记图中数据点 3.画图显示中文 4.画股票K线图 5.matplotlib基本用法 6.format输出 6.format输出例子 eps_range=[0.1,0.2,0.3] #plt.legend(['eps =%0.1f' % eps for eps in eps_range],loc='lower right') plt.legend(['eps ={:.1f}'.format(eps) for eps in eps_range],loc='

目录 pandas模块.mplfinance模块和matplotlib模块介绍 pandas模块 mplfinance模块和matplotlib模块 安装mplfinance模块.pandas模块和matplotlib模块 处理股票数据 设置图像大小 加载K线图并设置格式 完整代码 pandas模块.mplfinance模块和matplotlib模块介绍 pandas模块 pandas为解决数据分析任务而创建,纳入了大量的库和一些标准的数据模型,简而言之,它提供了很多数据处理的方法,此文就是借用

matplotlib官方文档 使用Matplotlib,能够轻易生成各种图像,例如:直方图.波谱图.条形图.散点图等. 入门代码实例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50) y = np.sin(x) plt.plot(x, y, "y*-",label="y=sin(x)") # 把x;y函数画出来,用黄色的*-线 plt.plot(x

Python绘图库Turtle Turtle介绍 Turtle是Python内嵌的绘制线.圆以及其他形状(包括文本)的图形模块. 一个Turtle实际上是一个对象,在导入Turtle模块时,就创建了对象,然后,可以调用Turtle对象的各种方法完成不同的操作. 当创建一个Turtle对象时,它的位置被设定在(0,0)处——窗口的中心,而且它的方向被设置为向右.Turtle模块用笔来绘制图形,就像在现实的纸上画图写字.当移动笔的时候就会按着移动方向画线. 海龟图坐标详解 海龟图画图定位采用坐标系,

本博文(适合入门的股民朋友)内容来自网络,股市有风险,入市需谨慎 一.起源 K线图(Candlestick Charts)又称蜡烛图.日本线.阴阳线.棒线等,常用说法是“K线”,起源于日本十八世纪德川幕府时代(1603-1867年)的米市交易,用来计算米价每天的涨跌. 因其标画方法具有独到之处,人们把它引入股票市场价格走势的分析中,经过300多年 的发展,已经广泛应用于股票.期货.外汇,期权等证券市场. 二.作用 通过K线图,人们能够把每日或某一周期的市况表现完全记录下来:股价经过一段时间的盘档