转载出处 一.前言 matplotlib[1]是著名的python绘图库,它提供了一整套绘图API,十分适合交互式绘图.本人在工作过程中涉及到股票数据的处理如绘制K线等,因此将matplotlib的使用心得进行整理,与大家共同分享. 另外,在数据处理过程中会用到numpy[2],matplotlib网站的示例也有不少用到了numpy,读者可以参考这篇文章[3]有基本的了解. 本系列文章主要分为两部分:(1)matplotlib基本使用:(2)结合股票走势.技术指标等信息通过matplotlib进

Matplotlib是一个Python工具箱,用于科学计算的数据可视化.借助它,Python可以绘制如Matlab和Octave多种多样的数据图形.下面这篇文章主要介绍了python使用matplotlib如何绘制折线图的方法教程,需要的朋友可以参考借鉴. matplotlib简介 matplotlib 是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地行制图.而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中. 它的文档相当完备,并且Gallery

1.函数FuncAnimation(fig,func,frames,init_func,interval,blit)是绘制动图的主要函数,其参数如下: a.fig 绘制动图的画布名称 b.func自定义动画函数,即下边程序定义的函数update c.frames动画长度,一次循环包含的帧数,在函数运行时,其值会传递给函数update(n)的形参“n” d.init_func自定义开始帧,即传入刚定义的函数init,初始化函数 e.interval更新频率,以ms计 f.blit选择更新所有点,还

线型图是学习matplotlib绘图的最基础案例.我们来看看具体过程:  下面我们将两条曲线绘制到一个图形里:   可以看到这种方式下,两个线条共用一个坐标轴,并且自动区分颜色. plot方法的核心是plot(x,y),x表示横坐标值的序列,y表示x某个坐标对应的y值,实际上就是y=f(x)函数.当只提供y的时候,x默认使用0-n的整数序列.这里的序列必然是个有限的点集,而不是我们想象中的无穷个点组成一条线.如果你的点很稀疏,那么图形看起来就像折线,如果点很多,看起来就比较圆滑,形似曲线. 题外

Numpy是用python进行科学计算的基本程序包. 它主要包含以下功能: ♦强大的n维数组对象 ♦复杂(广播)函数工具 ♦用于集成c/c++和Fortran代码-有用的线性代数 ♦傅里叶变换和随机数功能 除了其明显的科学用途外,numpy还可以用作通用数据的高效多维容器.任意数据类型可以定义.这使得numpy能够与各种各样的数据库无缝.快速地集成. 官方地址:http://www.numpy.org MatPultLIB是一个Python 2D绘图库,它能在各种硬拷贝格式和跨平台的交互环境中产

matplotlib 1.安装matplotlib ① linux系统安装 # 安装matplotlib模块 $ sudo apt-get install python3-matplotlib # 如果是python2.7 执行如下命令 $ sudo apt-get install python-matplotlib # 如果你安装较新的Python,安装模块一乐的一些库 $ sudo apt-get install python3.5-dev python3.5-tk tk-dev $ sud

一.绘制简单的折线图 import matplotlib.pyplot as plt squares=[1,4,9,16,25] plt.plot(squares) plt.show() 我们首先导入模块pylot,并给他指定别名plt,然后创建列表,存储前述的平方数,再将这个列表传递给函数plot(),这个函数尝试根据这些数字绘制出有意义的图形.plot.show()打开matplotlib查看器,并显示绘制图形. 运行结果: 二.修改标签文字和线条粗细 #coding:UTF-8 impor

from matplotlib import pyplot as plt #设置图形大小 plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80) plt.plot(x,y,color="cyan",linestyle="",linewidth="",alpha=0.4,label="") #设置网格 plt.grid(alpha="",linestyle="") #设置图例

本文参考官方文档:http://matplotlib.org/mpl_toolkits/mplot3d/tutorial.html 起步 新建一个matplotlib.figure.Figure对象,然后向其添加一个Axes3D类型的axes对象. 其中Axes3D对象的创建,类似其他axes对象,只不过使用projection='3d'关键词. import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig

一.语法和参数简介 plt.pie(x2,labels=labels, autopct = '%0.2f%%', shadow= False, startangle =0,labeldistance=labeldistance,pctdistance=pctdistance, radius=1.1,counterclock=False,wedgeprops=dict(width=0.4,edgecolor='w')) #plt.pie(x1,shadow= False, startangle =

今天遇到了这样一个问题,使用matplotlib绘制热图数组中横纵坐标自然是图片的像素排列顺序, 但是这样带来的问题就是画出来的x,y轴中坐标点的数据任然是x,y在数组中的下标, 实际中我们可能期望坐标点是其他的一个范围,如图: 坐标点标出来的是实际数组中的下标,而我希望纵坐标是频率,横坐标是其他的范围 plt.yticks(np.arange(, , ), np.arange(, , )) #第一个参数表示原来的坐标范围,100是每隔100个点标出一次 #第二个参数表示将展示的坐标范围替换为新

导入模块 import pandas as pdimport numpy as npfrom pandas import Series,DataFrameimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline 导入数据 appl = pd.read_csv("./AAPL.csv")appl.tail() 显示各字段的数据类型 appl.dtypes 绘制开盘时的股票走势图 将时间data设置成为索引,让走势图的很坐标以时间啊顺序显示 app

Python matplotlib模块,是扩展的MATLAB的一个绘图工具库,它可以绘制各种图形 建议安装 Anaconda后使用 ,集成了很多第三库,基本满足大家的需求,下载地址,对应选择python 2.7 或是 3.5 的就可以了: https://www.continuum.io/downloads#windows 脚本默认执行方式:              1.获取当前文件夹下的1.log文件              2.将数据格式化为矩阵              3.以矩阵的列

在研究SLAM时常常需要对其输出的位姿进行复现以检测算法效果,在ubuntu系统中使用Python可以很好的完成相关的工作. 一. Ubuntu下Python的使用 在Ubuntu下使用Python有两种方法,一种是直接在控制台中运行Python文件,一种是下载IDE编辑并运行Python文件. 在控制台中使用Python方法如下: 首先确认有Python文件(filename.py),然后打开控制台进入文件当前目录,并输入以下内容就可以运行了. python file_name.py 虽然控制

python3 读取txt文件数据,绘制趋势图 test1.txt内容如下: 时间/min cpu使用率/% 内存使用率/% 01/12-17:06 0.01 7.61 01/12-17:07 0.03 7.61 01/12-17:08 0.3 7.61 01/12-17:09 0.7 7.61 01/12-17:10 0.1 7.61 脚本如下: import matplotlib.pyplot as plt from itertools import islice import os a =

因须要 要实现一个类似彩票走势图的功能,初次学Html5 ,非常多地方不明白,前段时间也发帖请教过这个问题.也是没给个明白说话,在网上搜了非常多,也没有实现的样例,今天细致研究了下.发现事实上也不是非常难,现将代码贴出来.共同学习! 先来一张效果图: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQveXBjMDA3/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/South

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.此外,还可以用价格通道来分析.根据指定股票通道指标的算法,能用过去一定时间段的交易数据绘制出上下两条通道线,即价格通道里的上下轨道.一般来说,当股价向上突破上轨时,即预测后市将涨,反之当股价向下突破下轨时,即预测后市将跌. 这里将根据若干算法,计算并绘制多种价格通道,从中大家一方面可以积累

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matplotlib从1.1.0版本以后就开始支持绘制动画,具体使用可以参考官方帮助文档.下面是一个很基本的例子: """ A simple example of an animated plot """ import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import animation # First set up the figure, the ax

唠叨几句: 近期在做数据分析,需要对数据做可视化处理,也就是画图,一般是用Matlib来做,但Matlib安装文件太大,不太想直接用它,据说其代码运行效率也很低,在网上看到可以先用Java做数据处理,然后调用Matlib来画图,另外,还可以使用Matplotlib,它是用Python写的类似Matlib的库,能实现Matlib的功能,而且画图的质量很高,可用于做论文发表.找了一天的资料,终于出图了. Matplotlib需要配合numpy,scipy才能使用,具体安装步骤稍后补充. 安装Pyth