Visualisation de nuage de points personnalisable

Introduction

Dans ce tutoriel, nous allons apprendre à créer un graphique en nuage de points avec des couleurs et des tailles de marqueurs variables à l'aide de Matplotlib pour Python.

Conseils sur la machine virtuelle

Une fois le démarrage de la machine virtuelle terminé, cliquez dans le coin supérieur gauche pour basculer vers l'onglet Carnet d'adresses pour accéder au carnet Jupyter pour pratiquer.

Parfois, vous devrez peut-être attendre quelques secondes pour que le carnet Jupyter ait fini de charger. La validation des opérations ne peut pas être automatisée en raison des limitations du carnet Jupyter.

Si vous rencontrez des problèmes pendant l'apprentissage, n'hésitez pas à demander à Labby. Donnez votre feedback après la session, et nous résoudrons rapidement le problème pour vous.

Importez les bibliothèques nécessaires

Nous allons commencer par importer les bibliothèques nécessaires, qui sont Matplotlib et Numpy.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Charger les données

Nous allons charger un tableau enregistré numpy à partir de données csv Yahoo avec les champs date, ouverture, haut, bas, fermeture, volume, fermeture ajustée à partir du répertoire mpl-data/sample_data. Le tableau enregistré stocke la date sous forme d'un np.datetime64 avec une unité de jour ('D') dans la colonne date.

import matplotlib.cbook as cbook

price_data = cbook.get_sample_data('goog.npz')['price_data'].view(np.recarray)
price_data = price_data[-250:]  ## obtenir les 250 derniers jours de négociation

Calculer les valeurs pour le graphique en nuage de points

Nous allons calculer les valeurs de delta1, volume et close pour le graphique en nuage de points.

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

## Taille du marqueur en unités de points^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]

Créer un graphique en nuage de points

Nous allons créer un graphique en nuage de points avec des couleurs et des tailles de marqueurs variables en utilisant les valeurs calculées.

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('Volume et changement en pourcentage')

ax.grid(True)
fig.tight_layout()

plt.show()

Sommaire

Nous avons appris à créer un graphique en nuage de points avec des couleurs et des tailles de marqueurs variables à l'aide de Python Matplotlib. Nous avons commencé par importer les bibliothèques nécessaires, puis chargé les données, calculé les valeurs pour le graphique en nuage de points et créé le graphique en nuage de points.