Visualización personalizable de diagramas de dispersión

Introducción

En este tutorial, aprenderemos cómo crear un diagrama de dispersión con diferentes colores y tamaños de marcadores utilizando Python Matplotlib.

Consejos sobre la VM

Una vez que se haya iniciado la VM, haga clic en la esquina superior izquierda para cambiar a la pestaña Cuaderno y acceder a Jupyter Notebook para practicar.

A veces, es posible que tenga que esperar unos segundos a que Jupyter Notebook termine de cargarse. La validación de las operaciones no se puede automatizar debido a las limitaciones de Jupyter Notebook.

Si tiene problemas durante el aprendizaje, no dude en preguntar a Labby. Deje sus comentarios después de la sesión y lo resolveremos rápidamente para usted.

Importar las bibliotecas necesarias

Comenzaremos importando las bibliotecas necesarias, que son Matplotlib y Numpy.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Cargar datos

Cargaremos una matriz de registros de numpy a partir de datos csv de yahoo con los campos fecha, apertura, alta, baja, cierre, volumen, cierre ajustado del directorio mpl-data/sample_data. La matriz de registros almacena la fecha como un np.datetime64 con una unidad de día ('D') en la columna de fecha.

import matplotlib.cbook as cbook

price_data = cbook.get_sample_data('goog.npz')['price_data'].view(np.recarray)
price_data = price_data[-250:]  ## obtener los últimos 250 días de trading

Calcular valores para el diagrama de dispersión

Calcularemos los valores de delta1, volumen y cierre para el diagrama de dispersión.

delta1 = np.diff(price_data.adj_close) / price_data.adj_close[:-1]

## Tamaño del marcador en unidades de puntos^2
volume = (15 * price_data.volume[:-2] / price_data.volume[0])**2
close = 0.003 * price_data.close[:-2] / 0.003 * price_data.open[:-2]

Crear un diagrama de dispersión

Crearemos un diagrama de dispersión con diferentes colores y tamaños de marcadores utilizando los valores calculados.

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(delta1[:-1], delta1[1:], c=close, s=volume, alpha=0.5)

ax.set_xlabel(r'$\Delta_i$', fontsize=15)
ax.set_ylabel(r'$\Delta_{i+1}$', fontsize=15)
ax.set_title('Volumen y cambio porcentual')

ax.grid(True)
fig.tight_layout()

plt.show()

Resumen

Hemos aprendido cómo crear un diagrama de dispersión con diferentes colores y tamaños de marcadores utilizando Python Matplotlib. Comenzamos importando las bibliotecas necesarias, luego cargando datos, calculando valores para el diagrama de dispersión y creando el diagrama de dispersión.