matplotlib

如需转发，请注明出处： 小婷儿的python https://www.cnblogs.com/xxtalhr/p/10486560.html 一、数据可视化 data.mat 链接： https://pan.baidu.com/s/1XMi-71QzlzkGppN17AS1bw 提取码：uddg 方法一 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd import scipy.io as sio #导入数据 mat = sio.loadmat( '../data.mat' ) mat.keys() data1 = pd.DataFrame(mat.get( 'X' ), columns=[ 'X1' , 'X2' ]) data1.head() fig, ax = plt.subplots(figsize=( 12 , 8 )) ax.scatter(data1[ 'X1' ],data1[ 'X2' ]) plt.show() 方法二 plt.figure(figsize=(12,8)) plt.scatter(data1[ 'X1' ],data1[ 'X2' ]) plt.show() 方法三 sns.lmplot( 'X1' , 'X2' , data=data1, fit

Python-seaborn 绘制多类别散点图 seaborn 定制化美化设置 Python-seaborn 绘制多类别散点图 由于涉及的图表类型为 多类别散点图 的绘制，在使用常规matplotlib进行绘制时会显得格外繁琐，所以我们选择了对matplotlib进行了更高级的API封装，使作图更加容易的 seaborn包 进行图表的绘制，更多seaborn 介绍，大家可以直接去 seaborn官网 进行相关资料的查阅。数据的读取使用的功能强大的数据处理包 pandas ,这里只是进行简单的删除空值操作，直接使用 dropna() 函数操作即可，我们直接预览数据，如下(部分)： 由于我们直接使用了seaborn进行图表的绘制，绘图代码也得到了极大的简化，默认的绘图代码如下： fig, ax = plt.subplots(figsize=(6,5),dpi=200) scatter = sns.scatterplot(data=penguins_df,x= "bill_length_mm" ,y= "bill_depth_mm" ,hue= "species" , size= "body_mass_g" ,ec= "k" ,alpha=.9,ax=ax) scatter.legend() ax.text(.91,-.1, '\nVisualization by DataCharm'

以下用sns作为seaborn的别名 1.seaborn整体布局设置 　　 sns.set_syle()函数设置图的风格，传入的参数可以是"darkgrid", "whitegrid", "dark", "white", "ticks", 分别代表五种风格。sns.despine()可以去掉右边和上面的边线。 下面的代码画出五种风格的图 1 import seaborn as sns 2 import numpy as np 3 import matplotlib as mpl 4 import matplotlib.pyplot as plt 5 6 7 def sinplot(ax): 8 x = np.linspace( 0 , 14 , 100 ) 9 for i in range( 6 ): 10 y = np.sin(x+i* 5 )*( 7 - i) 11 ax.plot(x, y) 12 13 14 style = [ " darkgrid " , " whitegrid " , " dark " , " white " , " ticks " ] 15 print(style[ 0 ]) 16 17 plt.figure(figsize=( 10 , 10 )) 18 for i in range( 5 ): 19 sns.set_style(style[i])

作者：阿布🐶 未经本人允许禁止转载 ipython notebook git版本 目录章节地址： 自己动手写一个印钞机 第一章 自己动手写一个印钞机 第二章 自己动手写一个印钞机 第三章 自己动手写一个印钞机 第四章 自己动手写一个印钞机 第五章 自己动手写一个印钞机 第六章 自己动手写一个印钞机 第七章 简书目录章节地址： 自己动手写一个印钞机 第一章 自己动手写一个印钞机 第二章 自己动手写一个印钞机 第三章 自己动手写一个印钞机 第四章 自己动手写一个印钞机 第五章 自己动手写一个印钞机 第六章 自己动手写一个印钞机 第七章 自己动手写一个印钞机 附录章 股票量化专题地址，请关注，谢谢！ 非均衡胜负收益带来的必然非均衡胜负比例，目标由因子的能力解决一部分，模式识别提升关键的一部分 上一章构造了 3个主裁和一个辅助裁判，这一章开始构建边裁及裁判的最优参数选择 fn = ZEnv.g_project_root + '/data/cache/orders_pd_ump_hit_predict_abu' key = 'orders_pd_ump_hit_predict_abu' orders_pd_ump = ZCommonUtil.load_hdf5(fn, key) orders_pd_ump.shape # out (47374, 39) UmpEdge 边裁 import

作者：阿布🐶 未经本人允许禁止转载 ipython notebook git版本 目录章节地址： 自己动手写一个印钞机 第一章 自己动手写一个印钞机 第二章 自己动手写一个印钞机 第三章 自己动手写一个印钞机 第四章 自己动手写一个印钞机 第五章 自己动手写一个印钞机 第六章 自己动手写一个印钞机 第七章 简书目录章节地址： 自己动手写一个印钞机 第一章 自己动手写一个印钞机 第二章 自己动手写一个印钞机 第三章 自己动手写一个印钞机 第四章 自己动手写一个印钞机 第五章 自己动手写一个印钞机 第六章 自己动手写一个印钞机 第七章 自己动手写一个印钞机 附录章 股票量化专题地址，请关注，谢谢！ 非均衡胜负收益带来的必然非均衡胜负比例，目标由因子的能力解决一部分，模式识别提升关键的一部分 本章开始说文章的核心了， 模式识别提升关键的一部分 本章的内容主要是通过机器学习如svm，随机森林等对stock模式识别的初步探索，俗称罪恶的第一步，但还是要坚定的卖出，毕竟目标是印钞机 下面运行因子对多年数据进行回测，模式识别中基本的需求就是生成训练集数据与测试集数据，对训练集的数据抽取特质，总结规律，在测试集上指导交易，与没有指导交易的测试集进行比对，查看效果。 BuyGoldenFactor.g_enable_filter_ml = True # 回测因子的历史且结果集加入机器学习需要的数据

作者：阿布🐶 未经本人允许禁止转载 ipython notebook git版本 目录章节地址： 自己动手写一个印钞机 第一章 自己动手写一个印钞机 第二章 自己动手写一个印钞机 第三章 自己动手写一个印钞机 第四章 自己动手写一个印钞机 第五章 自己动手写一个印钞机 第六章 自己动手写一个印钞机 第七章 简书目录章节地址： 自己动手写一个印钞机 第一章 自己动手写一个印钞机 第二章 自己动手写一个印钞机 第三章 自己动手写一个印钞机 第四章 自己动手写一个印钞机 第五章 自己动手写一个印钞机 第六章 自己动手写一个印钞机 第七章 自己动手写一个印钞机 附录章 股票量化专题地址，请关注，谢谢！ 非均衡胜负收益带来的必然非均衡胜负比例，目标由因子的能力解决一部分，模式识别提升关键的一部分 上一章使用 深度学习卷积神经网络对印钞机之路进行了可行性分析，主要是基于tensorflow的alex_net模型和基于caffe使用google_lenet进行训练学习, 这一章我们将从另一个方向发展印钞机之路，这条路是我最推荐的做法，因为使用深度学习特别是卷积神经网络， 它最后学习到的特征权重等等对我们都是一个黑盒，我们并不知道它到底学习到了什么特征，这些特征有什么特点，为什么它能指导我们的交易 ，而且训练时间与判定效率都不高，对密集型交易系不适用, 下面我们开始！ 这章开始的主角就是gmm

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 首先我们来看 Mac版 按照需求大家依次安装，如果你还没学到数据分析，建议你先学好Pytho基础和爬虫再来。可以去小编的Python交流.裙 ：一久武其而而流一思（数字的谐音）转换下可以找到了，里面有最新Python教程项目 python3 -m pip install numpy python3 -m pip install --upgrade pip //依次安装 python3 -m pip install pandas python3 -m pip install wordcloud python3 -m pip install matplotlib python3 -m pip install scipy python3 -m pip install -U scikit-learn Matplotlib Matplotlib是Python的一个可视化模块，他能方便的只做线条图、饼图、柱状图以及其他专业图形。 如果看不懂，说明你基础还没学好后。可以去小编的Python交流.裙 ：一久武其而而流一思（数字的谐音）转换下可以找到了，里面有最新Python教程项目，学好在看这篇 使用Matplotlib，可以定制所做图表的任一方面