python繪制股票數據熱力圖

『壹』 Python熱力圖繪制方法—新手教程

# Python熱力圖繪制方法

熱力圖的使用場景有 

1.描述數據在空間的密集程度，常見有城市熱力圖，區域熱力圖

2.描述多個變數之間相關性高低程度

# step 1 准備數據集，讀取excel列表內容，usecols = index, 這里是表裡的第一列不讀取。

index =range(1, 11)

dataset = np.array(pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\heatmap.csv', usecols=index))

# step 2  讀取excel行索引轉成列表，作為熱力圖的y軸標簽

a = (pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\heatmap.csv', usecols=[0]))

y_label =list(a.stack())

# step 3 讀取excel列索引轉成列表，作為熱力圖的x軸標簽

b = (pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\heatmap.csv'))

column_index=(b.columns.tolist())

x_label = column_index[1:]

# 這一步是為了計算熱力圖的數據的最大值，可以進行標准化處理，也悉乎可以直接顯示數據，dataframe轉成list，從list裡面尋找最大值

dataset_max = (pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\heatmap.csv'攜蔽, usecols=index))

list1 = np.array(dataset_max.stack())

max_number =max(list1)

# step 4 開始睜隱悉繪制熱力圖

plt.figure(figsize=(14, 8))# 定義輸出圖像大小，annot參數決定是否在熱力圖上顯示數值，Vmax,Vmin表示最大最小值，cmap表示顏色

sns.heatmap(dataset, fmt='.0f', annot=True, vmin=0, vmax=max_number, cmap='Reds', yticklabels=y_label,

            xticklabels=x_label)

# 繪制標簽

plt.xlabel('This is x label', labelpad=15)

plt.ylabel('This is y label', labelpad=20)

plt.show()

『貳』 自學3年Python的我成了數據分析師，總結成一張思維導圖

大家好，我是一名普通畢業生，現就職於某互聯網公司。之前很多同學問我「 為什麼自學3年Python，最後卻成為了數據分析師 ？」

首先肯定是數據分析師的前景和薪資條件，打動了我

下面是我的學習之路，附帶一些必備學習的資料，可以 免費領取 ，相信感興趣的你看完也可以找到自己的方向。

眾所周知：Python是當今最火的編程語言之一，各大招聘網站上都會要求求職者會這門語言，並且它很容易上手，業務面寬泛，像Web網頁工程師、網路爬蟲工程師、自動化運維、自動化測試、 游戲 開發、數據分析、AI等等。

我們首先明確一個大的方向，知道自己以後要做什麼。因為我是統計學專業，所以我會選擇從事數據分析行業，那麼 用Python做數據分析成了一個最佳選擇 。

要想使用Python做數據分析，首先就應該知道「 數據分析的流程是怎樣的？ 」

我這次特地總結了一張 思維導圖 給大家，點擊放大看更清楚哦。

（點擊查看高清大圖）

基於此，我這里將我以前學習過程中用過的電子書（技能類、統計類、業務類），還有相關視頻免費分享給大家，省去了你們挑選視頻的時間，也希望能夠對你們的學習有所幫助。

PS：我總結的資料有點多哦，差不多有4G，大家一定要給你的網路雲盤空出位置來哦！

如果遇到一些環境配置，還有一些錯誤異常等bug，資料就顯得不太夠用，這時就需要找到老師，給我們特別講解。

或者是想 快速學習 數據分析領域知識，不妨先找一找 直播課 看看， 了解當下最貼合實際的學習思路，確定自己的方向。

Day1 20:00&量化交易入門：

用Python做股票指標分析和買賣時機選擇

場景工具：Python工具分解RSI指標流程處理: 業務場景分析建模和可視化學習成果：使用RSI指標模型做買賣點搜索、交易回溯實戰案例：分析A股數據模型，制定投資策略

Day2 20:00&職場晉升必備：

製作酷炫報表，4步帶你學習數據可視化

場景工具：用Tableau學習如何管理數據流程處理: 利用業務拆解找到數據指標、進行數據可視化學習成果：高效的對數據驅動型業務作出精準決策實戰案例：利用可視化工具構建 旅遊 客流量趨勢地圖

Day3 20:00&量化交易進階：

0基礎用Python搭建量化分析平台

場景工具：利用pandas工具分解KDJ指標構成流程處理: 交易數據爬取，業務場景分析建模和可視化分析結果：用KDJ指標模型對比特幣行情買賣點搜索&交易回溯實戰項目：掌握根據數據指數和分析工具尋找虛擬貨幣買賣原理

他們 每周都會定期分享 一些 干貨 供大家學習參考，對學習很有幫助。

（深度學習DeepLearning.ai實驗室認證）

（微軟/甲骨文/Cloudera等公司頒發的數據分析證書）

4步學會數據可視化，辦公效率提高三倍

（更多精彩內容 等你解鎖）

『叄』 python可視化神器——pyecharts庫

無意中從今日頭條中看到的一篇文章，可以生成簡單的圖表。據說一些大數據開發們也是經常用類似的圖表庫，畢竟有現成的，改造下就行，誰會去自己造輪子呢。

pyecharts是什麼？

pyecharts 是一個用於生成 Echarts 圖表的類庫。Echarts 是網路開源的一個數據可視化 JS 庫。用 Echarts 生成的圖可視化效果非常棒， pyecharts 是為了與 Python 進行對接，方便在 Python 中直接使用數據生成圖 。使用pyecharts可以生成獨立的網頁，也可以在flask、django中集成使用。

安裝很簡單：pip install pyecharts

如需使用 Jupyter Notebook 來展示圖表，只需要調用自身實例即可，同時兼容 Python2 和 Python3 的 Jupyter Notebook 環境。所有圖表均可正常顯示，與瀏覽器一致的交互體驗，簡直不要太強大。

參考自pyecharts官方文檔: http://pyecharts.org

首先開始來繪制你的第一個圖表

使用 Jupyter Notebook 來展示圖表，只需要調用自身實例即可

add() 主要方法，用於添加圖表的數據和設置各種配置項

render() 默認將會在根目錄下生成一個 render.html 的文件，文件用瀏覽器打開。

使用主題

自 0.5.2+ 起，pyecharts 支持更換主體色系

使用 pyecharts-snapshot 插件

如果想直接將圖片保存為 png, pdf, gif 格式的文件，可以使用 pyecharts-snapshot。使用該插件請確保你的系統上已經安裝了 Nodejs 環境。

安裝 phantomjs $ npm install -g phantomjs-prebuilt

安裝 pyecharts-snapshot $ pip install pyecharts-snapshot

調用 render 方法 bar.render(path='snapshot.png') 文件結尾可以為 svg/jpeg/png/pdf/gif。請注意，svg 文件需要你在初始化 bar 的時候設置 renderer='svg'。

圖形繪制過程

基本上所有的圖表類型都是這樣繪制的：

chart_name = Type() 初始化具體類型圖表。

add() 添加數據及配置項。

render() 生成本地文件（html/svg/jpeg/png/pdf/gif）。

add() 數據一般為兩個列表（長度一致）。如果你的數據是字典或者是帶元組的字典。可利用 cast() 方法轉換。

多次顯示圖表

從 v0.4.0+ 開始，pyecharts 重構了渲染的內部邏輯，改善效率。推薦使用以下方式顯示多個圖表。如果使是 Numpy 或者 Pandas，可以參考這個示例

當然你也可以採用更加酷炫的方式，使用 Jupyter Notebook 來展示圖表，matplotlib 有的，pyecharts 也會有的

Note： 從 v0.1.9.2 版本開始，廢棄 render_notebook() 方法，現已採用更加  pythonic  的做法。直接調用本身實例就可以了。

比如這樣

還有這樣

如果使用的是自定義類，直接調用自定義類示例即可

圖表配置

圖形初始化

通用配置項

xyAxis：平面直角坐標系中的 x、y 軸。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline)

dataZoom：dataZoom 組件 用於區域縮放，從而能自由關注細節的數據信息，或者概覽數據整體，或者去除離群點的影響。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline、Boxplot)

legend：圖例組件。圖例組件展現了不同系列的標記(symbol)，顏色和名字。可以通過點擊圖例控制哪些系列不顯示。

label：圖形上的文本標簽，可用於說明圖形的一些數據信息，比如值，名稱等。

lineStyle：帶線圖形的線的風格選項(Line、Polar、Radar、Graph、Parallel)

grid3D：3D笛卡爾坐標系組配置項，適用於 3D 圖形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)

axis3D：3D 笛卡爾坐標系 X，Y，Z 軸配置項，適用於 3D 圖形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)

visualMap：是視覺映射組件，用於進行『視覺編碼』，也就是將數據映射到視覺元素（視覺通道）

markLine&markPoint：圖形標記組件，用於標記指定的特殊數據，有標記線和標記點兩種。（Bar、Line、Kline）

tooltip：提示框組件，用於移動或點擊滑鼠時彈出數據內容

toolbox：右側實用工具箱

圖表詳細

Bar（柱狀圖/條形圖）

Bar3D（3D 柱狀圖）

Boxplot（箱形圖）

EffectScatter（帶有漣漪特效動畫的散點圖）

Funnel（漏斗圖）

Gauge（儀表盤）

Geo（地理坐標系）

GeoLines（地理坐標系線圖）

Graph（關系圖）

HeatMap（熱力圖）

Kline/Candlestick（K線圖）

Line（折線/面積圖）

Line3D（3D 折線圖）

Liquid（水球圖）

Map（地圖）

Parallel（平行坐標系）

Pie（餅圖）

Polar（極坐標系）

Radar（雷達圖）

Sankey（桑基圖）

Scatter（散點圖）

Scatter3D（3D 散點圖）

ThemeRiver（主題河流圖）

TreeMap（矩形樹圖）

WordCloud（詞雲圖）

用戶自定義

Grid 類：並行顯示多張圖

Overlap 類：結合不同類型圖表疊加畫在同張圖上

Page 類：同一網頁按順序展示多圖

Timeline 類：提供時間線輪播多張圖

統一風格

註：pyecharts v0.3.2以後，pyecharts 將不再自帶地圖 js 文件。如用戶需要用到地圖圖表，可自行安裝對應的地圖文件包。

地圖文件被分成了三個 Python 包，分別為：

全球國家地圖:

echarts-countries-pypkg

中國省級地圖:

echarts-china-provinces-pypkg

中國市級地圖:

echarts-china-cities-pypkg

直接使用python的pip安裝

但是這里大家一定要注意，安裝完地圖包以後一定要重啟jupyter notebook，不然是無法顯示地圖的。

顯示如下：

總得來說，這是一個非常強大的可視化庫，既可以集成在flask、Django開發中，也可以在做數據分析的時候單獨使用，實在是居家旅行的必備神器啊

『肆』 python--seaborn熱力圖

熱力圖的一個常見應用場景是繪制相關系數熱力圖，數據准備一個相關系數矩陣。

調用 heatmap 方法繪制熱力州隱圖。冊橋廳

設置 vmin 和 vmax 參數可以調整調色板的下限值和消頃上限值。

設置 cmap 參數，可以修改調色板樣式。

設置參數 cbar=False 可以隱藏圖例。

設置參數 annot=True 可以顯示熱力圖上的具體數值，設置 fmt 參數，可以修改數值顯示的樣式。

『伍』 Python量化教程：不得不學的K線圖「代碼復制可用」

不管是對量化分析師還是普通的投資者來說，K線圖（蠟燭圖）都是一種很經典、很重要的工具。在K線圖中，它會繪制每天的最高價、最低價、開盤價和收盤價，這對於我們理解股票的趨勢以及每天的多空對比很有幫助。

一般來說，我們會從各大券商平台獲取K線圖，但是這種情況下獲得的K線圖往往不能靈活調整，也不能適應復雜多變的生產需求。因此我們有必要學習一下如何使用Python繪制K線圖。

需要說明的是，這里mpl_finance是原來的matplotlib.finance，但是現在獨立出來了（而且好像沒什麼人維護更新了），我們將會使用它提供的方法來繪制K線圖；tushare是用來在線獲取股票數據的庫；matplotlib.ticker中有個FuncFormatter()方法可以幫助我們調整坐標軸；matplotlib.pylab.date2num可以幫助我們將日期數據進行必要的轉化。

我們以上證綜指18年9月份以來的行情為例。

我們先使用mpl_finance繪制一下，看看是否一切正常。

可以看到，所有的節假日包括周末，在這里都會顯示為空白，這對於我們圖形的連續性非常不友好，因此我們要解決掉他們。

可以看到，空白問題完美解決，這里我們解釋一下。由於matplotlib會將日期數據理解為 連續數據 ，而連續數據之間的間距是有意義的，所以非交易日即使沒有數據，在坐標軸上還是會體現出來。連續多少個非交易日，在坐標軸上就對應了多少個小格子，但這些小格子上方並沒有相應的蠟燭圖。

明白了它的原理，我們就可以對症下葯了。我們可以給橫坐標（日期）傳入連續的、固定間距的數據，先保證K線圖的繪制是連續的；然後生成一個保存有正確日期數據的列表，接下來，我們根據坐標軸上的數據去取對應的正確的日期，並替換為坐標軸上的標簽即可。

上邊format_date函數就是這個作用。由於前邊我們給dates列生成了從0開始的序列連續數據，因此我們可以直接把它當作索引，從真正的日期列表裡去取對應的數據。在這里我們要使用matplotlib.ticker.FuncFormattter()方法，它允許我們指定一個格式化坐標軸標簽的函數，在這個函數里，我們需要接受坐標軸的值以及位置，並返回自定義的標簽。

你學會了嗎？

當然，一個完整的K線圖到這里並沒有結束，後邊我們會考慮加入均線、成交量等元素，感興趣的同學歡迎關注哦！

『陸』 python畫熱力圖

python中可使用seaborn.heatmap畫熱力圖， 官方文檔在這

在分類任務中，也可用於畫混淆矩陣：啟廳

一些參數的含義：

例子：

將最後一行改為，設置最大值和最小值：

設置中心值：

從文件中獲取數據，並畫圖給出悄團隱有意義的橫或春縱坐標：

將passengers對應的人數標出：

設置方格之間的間隔：

設置使用不同的顏色：

以某個具體的數據為中心：

自動填充坐標值：

不畫右邊的熱度條：

『柒』 python可視化數據分析常用圖大集合（收藏）

python數據分析常用圖大集合：包含折線圖、直方圖、垂直條形圖、水平條形圖、餅圖、箱線圖、熱力圖、散點圖、蜘蛛圖、二元變數分布、面積圖、六邊形圖等12種常用可視化數據分析圖，後期還會不斷的咐喊收集整理，請關注更新！

以下默認所有的操作都先導入了numpy、pandas、matplotlib、seaborn

一、折線圖

折線圖可以用來表示數據隨著時間變化的趨勢

Matplotlib

plt.plot(x, y)

plt.show()

Seaborn

df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y})

sns.lineplot(x="x", y="y", data=df)

plt.show()

二、直方圖

直方圖是比較常見的視圖，它是把橫坐標等分成了一定數量的小區間，然後在每個小區間內用矩形條（bars）展示該區間的數值

Matplotlib

Seaborn

三、垂直條形圖

條形圖可以幫我們查看類別的特徵。在條形圖中，長條形的長度表示類別的頻數，寬度表示類別。

Matplotlib

Seaborn

1plt.show()

四、水平條形圖

五、餅圖

六、箱線圖

箱線圖由五個數值點組成：最大值 (max)、最小值 (min)、中位數 (median) 和上下四分位數 (Q3, Q1)。

可以幫我們分析出數據的差異性、離散程度和異常值等。

Matplotlib

Seaborn

七、熱力圖

力圖，英文叫 heat map，是一種矩陣表示方法，其中矩陣中的元顫簡銷素值用顏色來代表，不同的顏色代表不同大小的值。通過顏色就能直觀地知道某個位置上數值的大小。

通過 seaborn 的 heatmap 函數，我們可以觀察到不同年份，不同月份的乘客數量變化情況，其中顏色越淺的代表乘客數量越多

八、散點圖

散點圖的英文茄游叫做 scatter plot，它將兩個變數的值顯示在二維坐標中，非常適合展示兩個變數之間的關系。

Matplotlib

Seaborn

九、蜘蛛圖

蜘蛛圖是一種顯示一對多關系的方法，使一個變數相對於另一個變數的顯著性是清晰可見

十、二元變數分布

二元變數分布可以看兩個變數之間的關系

十一、面積圖

面積圖又稱區域圖，強調數量隨時間而變化的程度，也可用於引起人們對總值趨勢的注意。

堆積面積圖還可以顯示部分與整體的關系。折線圖和面積圖都可以用來幫助我們對趨勢進行分析，當數據集有合計關系或者你想要展示局部與整體關系的時候，使用面積圖為更好的選擇。

十二、六邊形圖

六邊形圖將空間中的點聚合成六邊形，然後根據六邊形內部的值為這些六邊形上色。

原文至：https://www.py.cn/toutiao/16894.html

『捌』 熱力圖怎麼畫

熱力圖是一種數據可視化技術，它以熱力圖的形式展現數據的密度和分布情況。在熱力圖中，顏色越深代表密集的地區越多，顏色越淺代表密集的地區越少。

下面是畫熱力圖的步驟：

1.首先，確定所要展示的數據和區域。例如，展示某個城市各個區域的房價。

7.檢查晌肢尺熱力圖，確保顏色與數值的對應關系正確並飢汪容易理解，無誤後就可以發布與分享了。

總之，熱力圖屬於一種數據可視化的技術，能夠直觀地展示數據的密度和分布情況，是數據分析和決策過程中不可缺少的一個工具。

『玖』 python可視化利器：pyecharts

前面我們提及 ggplot 在 R 和 Python 中都是數據可視化的利器，在機器學習和數據分析領域得到了廣泛的應用。 pyecharts 結合了 Python 和網路開源的 Echarts 工具，基於其交互性和便利性得到了眾多開發者的認可。擁有如下的特點：

首先繪制第一個圖表：

數據分析中常見的微博轉發圖也是通過關系圖轉化來的：

其他的圖形示例可以在官方文檔中查詢： http://gallery.pyecharts.org/ 。

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[1] http://pyecharts.org/#/zh-cn/intro
[2] http://pyecharts.herokuapp.com/bar
[3] http://gallery.pyecharts.org/

『拾』 怎樣用python處理股票

用Python處理股票需要獲取股票數據，以國內股票數據為例，可以安裝Python的第三方庫：tushare；一個國內股票數據獲取包。可以在網路中搜索「Python tushare」來查詢相關資料，或者在tushare的官網上查詢說明文檔。