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Python金融數(shù)據(jù)可視化匯總

更新時(shí)間：2017年11月17日 14:33:52 投稿：laozhang

這篇文章主要介紹了Python金融數(shù)據(jù)可視化（兩列數(shù)據(jù)的提取，分別畫(huà)，雙坐標(biāo)軸，雙圖，兩種不同的圖）等內(nèi)容。

通過(guò)本篇內(nèi)容給大家介紹一下Python實(shí)現(xiàn)金融數(shù)據(jù)可視化中兩列數(shù)據(jù)的提取、分別畫(huà)、雙坐標(biāo)軸、雙圖、兩種不同的圖等代碼寫(xiě)法和思路總結(jié)。

import matplotlib as mpl
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(2000)
y = np.random.standard_normal((20,2))
# print(y)

'''
不同的求和
print(y.cumsum())
print(y.sum(axis=0))
print(y.cumsum(axis=0))
'''

# 繪圖
plt.figure(figsize=(7,4))
plt.plot(y.cumsum(axis=0),linewidth=2.5)
plt.plot(y.cumsum(axis=0),'bo')

plt.grid(True)
plt.axis("tight")

plt.xlabel('index')
plt.ylabel('values')
plt.title('a simple plot')

plt.show()

2.下面分別提取兩組數(shù)據(jù)，進(jìn)行繪圖。

import matplotlib as mpl
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(2000)
date = np.random.standard_normal((20,2))
y = date.cumsum(axis=0)

print(y)

# 重點(diǎn)下面兩種情況的區(qū)別
print(y[1])   # 取得是 第1行的數(shù)據(jù) [-0.37003581 1.74900181]
print(y[:,0])  # 取得是 第1列的數(shù)據(jù) [ 1.73673761 -0.37003581 0.21302575 0.35026529 ...

# 繪圖
plt.plot(y[:,0],lw=2.5,label="1st",color='blue')
plt.plot(y[:,1],lw=2.5,label="2st",color='red')
plt.plot(y,'ro')

# 添加細(xì)節(jié)
plt.title("A Simple Plot",size=20,color='red')
plt.xlabel('Index',size=20)
plt.ylabel('Values',size=20)

# plt.axis('tight')
plt.xlim(-1,21)
plt.ylim(np.min(y)-1,np.max(y)+1)

# 添加圖例
plt.legend(loc=0)

plt.show()

3.雙坐標(biāo)軸。

import matplotlib as mpl
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(2000)
date = np.random.standard_normal((20,2))
y = date.cumsum(axis=0)

y[:,0]=y[:,0]*100

fig,ax1 = plt.subplots()
plt.plot(y[:,0],'b',label="1st")
plt.plot(y[:,0],'ro')

plt.grid(True)
plt.axis('tight')
plt.xlabel("Index")
plt.ylabel('Values of 1st')
plt.title("This is double axis label")

plt.legend(loc=0)

ax2=ax1.twinx()
plt.plot(y[:,1],'g',label="2st")
plt.plot(y[:,1],'r*')
plt.ylabel("Values of 2st")
plt.legend(loc=0)

plt.show()

4. 分為兩個(gè)圖繪畫(huà)。

import matplotlib as mpl
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(2000)
date = np.random.standard_normal((20,2))
y = date.cumsum(axis=0)

y[:,0]=y[:,0]*100

plt.figure(figsize=(7,5))    # 確定圖片大小
plt.subplot(211)        # 確定第一個(gè)圖的位置 （行，列，第幾個(gè)）兩行一列第一個(gè)圖

plt.plot(y[:,0],'b',label="1st")
plt.plot(y[:,0],'ro')

plt.grid(True)
plt.axis('tight')
plt.xlabel("Index")
plt.ylabel('Values of 1st')
plt.title("This is double axis label")

plt.legend(loc=0)

plt.subplot(212)        # 確定第一個(gè)圖的位置
plt.plot(y[:,1],'g',label="2st")
plt.plot(y[:,1],'r*')
plt.ylabel("Values of 2st")
plt.legend(loc=0)

plt.show()

5.在兩個(gè)圖層中繪制兩種不同的圖（直線圖立方圖）

import matplotlib as mpl
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(2000)
date = np.random.standard_normal((20,2))
y = date.cumsum(axis=0)

y[:,0]=y[:,0]*100

plt.figure(figsize=(7,5))    # 確定圖片大小
plt.subplot(121)        # 確定第一個(gè)圖的位置

plt.plot(y[:,0],'b',label="1st")
plt.plot(y[:,0],'ro')

plt.grid(True)
plt.axis('tight')
plt.xlabel("Index")
plt.ylabel('Values',size=20)
plt.title("1st date set")

plt.legend(loc=0)

plt.subplot(122)        # 確定第一個(gè)圖的位置
plt.bar(np.arange(len(y[:,1])),y[:,1],width = 0.5,color='g',label="2nd") # 直方圖的畫(huà)法
plt.grid(True)
plt.xlabel("Index")
plt.title('2nd date set')
plt.legend(loc=0)

plt.show()