Настраиваемая визуализация точечной диаграммы

Введение

В этом уроке мы научимся создавать точечную диаграмму с различными цветами и размерами маркеров с использованием Python Matplotlib.

Советы по работе с ВМ

После запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.

Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.

Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Импортируем необходимые библиотеки

Начнем с импорта необходимых библиотек, которые это Matplotlib и Numpy.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Загружаем данные

Мы загрузим numpy record array из данных csv yahoo с полями date, open, high, low, close, volume, adj_close из директории mpl-data/sample_data. В record array дата хранится в виде np.datetime64 с единицей измерения день ('D') в колонке date.

import matplotlib.cbook as cbook

price_data = cbook.get_sample_data('goog.npz')['price_data'].view(np.recarray)
price_data = price_data[-250:]  ## get the most recent 250 trading days

Вычисляем значения для точечной диаграммы

Мы вычислим значения delta1, volume и close для точечной диаграммы.

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

## Marker size in units of 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]

Создаем точечную диаграмму

Мы создадим точечную диаграмму с различными цветами и размерами маркеров, используя вычисленные значения.

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 and percent change')

ax.grid(True)
fig.tight_layout()

plt.show()

Резюме

Мы научились создавать точечную диаграмму с различными цветами и размерами маркеров с использованием Python Matplotlib. Мы начали с импорта необходимых библиотек, затем загрузили данные, вычислили значения для точечной диаграммы и создали точечную диаграмму.