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新手该如何开始进行外汇交易

使用Python绘制股票交易图形

  • 文章作者 簡明
  • 发布日期 1月 22, 2022
使用Python绘制股票交易图形
我想创建与下图类似的图（使用 excel 创建），但我想在 python 中创建它。 请帮助使用python创建下面的图，尝试使用uisng matplotlib但无法像下图那样复制，主要是不能像下面这样将列名传递给X轴。 提前致谢



The Python Tutorial¶

Python is an easy to learn, powerful programming language. It has efficient high-level data structures and a simple but effective approach to object-oriented programming. Python’s elegant syntax and dynamic typing, together with its interpreted nature, make it an ideal language for scripting and rapid application development in many areas on most platforms.

The Python interpreter and the extensive standard library are freely available in source or binary form for all major platforms from the Python web site, https://www.python.org/, and may be freely distributed. The same site also contains distributions of and pointers to many free third party Python modules, programs and tools, and additional documentation.

The Python interpreter is easily extended with new functions and data types implemented in C or C++ (or other languages callable from C). Python is also suitable as an extension language for customizable applications.

This tutorial introduces the reader informally to the basic concepts and features of the Python language and system. It helps to have a Python interpreter handy for hands-on experience, but all examples are self-contained, so the tutorial can be read off-line as well.

For 使用Python绘制股票交易图形 a description of standard objects and modules, see The Python Standard Library . The Python Language Reference gives a more formal definition of the language. To write extensions in C or C++, read Extending and Embedding the Python Interpreter and Python/C API Reference Manual . There are also several books covering Python 使用Python绘制股票交易图形 in depth.

This tutorial does not attempt to be comprehensive and cover every single feature, or even every commonly used feature. Instead, it introduces many of Python’s most noteworthy features, and will give you a good idea of the language’s flavor and style. After reading it, you will be able to read and write Python modules and programs, and you will be ready to learn more about the various Python library modules described in The Python Standard Library .

使用Python创建AI比你想象的轻松

沪深股市 于 2019-05-19 16:56:42 发布 93 收藏

C / C ++用于在短时间内构建简单的AI。Java不像C一样快，但它的可移植性和内置类型使Java成为许多开发人员的选择。最后，有Python，正如开发人员所说，Python类似于Lisp。它是最流行的AI语言之一。为什么会这样？为什么开发人员用Python编写AI？让我们来看看。

下一步是提高你的机器学习技能。当然，在短时间内达到对机器学习的最终理解几乎是不可能的。除非你是一个天才或者像IBM Watson一样的机器。这就是为什么最好从以下课程开始获得基本的机器学习知识或提高其水平：Andrew Ng的机器学习课程，Tom Mitchell机器学习讲座等。您需要的一切是对机器学习理论方面的基本理解。

在谈论Python时，我已经提到了科学图书馆。这些Python库将在构建AI时有用。例如，您将使用NumPy作为通用数据的容器。包含N维数组对象，用于集成C / C ++代码，傅里叶变换，随机数能力和其他功能的工具，NumPy将是您的科学计算最有用的包之一。

例如， Hi Poncho，告诉人们天气预报。chatbot允许人们在聊天时选择鞋子和衣服。CNN chatbot，一个订购鲜花的chatbot。是不是很酷？chatbot可以在每个领域，商业和每个环境中使用。

如果你想在Python中创建人工智能聊天机器人，你需要AIML包（人工智能标记语言）。首先，使用on pattern创建标准启动文件。加载aiml b。添加随机响应，使对话框有趣。现在要编写自己的AIML文件，浏览一些已经可以使用的文件。例如，在Alice Bot网站的AIML文件中搜索。输入Python。

使用 Seaborn | Python 绘制图形

安装:安装 seaborn 最简单的方法就是使用 pip。在终端中键入以下命令:

用 Seaborn 绘制分类散点图

脱衣舞间

Python 3

输出:

说明:这是一种借助于海滨的分类数据散点图。

  • 分类数据在 x 轴上表示，相应的值通过 y 轴表示。
  • 。striplot() 函数用于定义绘图的类型，并使用在画布上绘制它们。
  • 。set() 功能用于设置 x 轴和 y 轴的标签。
  • 。title() 函数用于给图形赋予一个标题。
  • 要查看绘图，我们使用。show() 功能。

使用海底给定的内置数据集的剥离批次:

Python 3

输出:

说明:

  • iris 是已经存在于 seaborn 模块中以供使用的数据集。
  • 我们用。load_dataset() 函数以便加载数据。我们还可以通过在参数中给出文件的路径和名称来加载任何其他文件。
  • 。set(style="whitegrid") 功能在这里也是用来定义剧情的背景。如果我们想要深色背景，我们可以用【黑格子】 代替白色格子。
  • 在中。stripe lot()函数我们必须定义数据集的哪个属性应该在 x 轴上，数据集的哪个属性应该在 y 轴上。数据= iris 意味着我们前面定义的属性应该取自给定的数据。
  • 我们也可以用 matplotlib 绘制这个图，但是 matplotlib 的问题是它的默认参数。Seaborn 在数据框方面如此出色的原因是，例如，数据框中的标签会自动传播到图中或其他数据结构中，如上图所示，列名物种出现在 x 轴上，列名步长出现在 y 轴上，这在 matplotlib 中是不可能的。我们必须明确定义 x 轴和 y 轴的标签。

swamplot

Python 3

输出:使用Python绘制股票交易图形

解释: 这和脱衣舞场很像，唯一的区别是不允许标记重叠。它会导致图中标记的抖动，因此可以很容易地读取图形，而不会丢失信息，如上图所示。

  • 我们用。swarmplot() 功能绘制 swarn 图。
  • 我们在 Seaborn 使用Python绘制股票交易图形 和 Matplotlib 中可以注意到的另一个区别是，使用 Matplotlib 处理数据帧不太顺利，如果我们使用 Pandas 进行探索性分析，这可能会很烦人。这正是 Seaborn 容易做到的，绘图功能对包含整个数据集的数据帧和数组进行操作。

注意:如果我们愿意，我们也可以改变数据在特定轴上的表示。

示例:

Python 3

输出:

在 striplot 中也可以这样做。最后，我们可以说，Seaborn 是 matplotlib 的扩展版本，它试图让一组定义明确的困难变得容易。

bar plot

A 柱状图基本上是根据一些方法来聚合分类数据，默认为均值。它也可以被理解为通过行动对群体的可视化。为了使用这个图，我们为 x 轴选择一个分类列，为 y 轴选择一个数字列，我们看到它创建了一个为每个分类列取平均值的图。

使用python绘制分类图

在此处输入图片说明

我想创建与下图类似的图（使用 excel 创建），但我想在 python 中创建它。 请帮助使用python创建下面的图，尝试使用uisng matplotlib但无法像下图那样复制，主要是不能像下面这样将列名传递给X轴。 提前致谢



不幸的是，没有简单的解决方案可以使用 matplotlib 添加分层轴标签。 下面我创建了一个改编自 此处 代码的解决方案 。 “chart_data.csv”指的是您提供的示例数据。

演示图

简单版

然而，我建议由于这是分类数据，人口数据应显示为条形图，上限和下限显示为“阈值”线。 您可以通过将 kind='line' 更改为 kind='bar' 并在绘图前使用 plt.axhline(y=80, color='red') 添加两条阈值线来实现此目的。 您还必须将 df 设置为仅人口数据。