Python数据分析：基于Plotly的动态可视化绘图

图书标准信息

• 作者 孙洋洋
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2018-05
• 版次 1
• ISBN 9787121341137
• 定价 79.00元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸

【内容简介】

随着信息技术的发展和硬件设备成本的降低，当今的互联网存在海量的数据，想要快速从这些数据中获取更多有效的信息，数据可视化是重要的一环。对Python语言来说，比较传统的数据可视化模块是Matplotlib，但是Matplotlib存在不够美观、静态性、不易分享等缺点，限制了Python在数据可视化中的发展。为了解决这个问题，新型的动态可视化开源模块Plotly应运而生。由于Plotly具有动态、美观、易用、种类丰富等特性，所以一经问世就受到开发人员的喜爱。本书主要介绍Plotly在可视化各领域的应用，包括基础绘图、数据处理、网页开发、程序GUI、机器学习、量化投资等，方便读者对Plotly快速上手。本书绝大部分代码用Python编写，同时也给出了Plotly在R语言、MATLAB和JavaScript中的应用案例。

【作者简介】

孙洋洋，擅长网络爬虫、机器学习、量化投资与程序GUI开发设计。有多年量化投资实盘操作经历，现就职于某期货公司做量化研究员。

【目录】

目    录

第1章  快速开始1

1.1  Plotly简介1

1.2  安装与安装环境6

1.3  在线初始化6

1.4  在线绘图隐私说明8

1.5  开始在线绘图8

1.6  使用离线绘图库11

1.7  参数解读13

1.8  查看帮助14

第2章  Plotly基础图形16

2.1  基础案例解读17

2.2  基本绘图流程19

2.3  散点图20

2.3.1  基本案例20

2.3.2  样式设置22

2.3.3  应用案例24

2.3.4  参数解读26

2.4  气泡图28

2.4.1  基本案例28

2.4.2  样式设置29

2.4.3  缩放设置30

2.4.4  参数解读33

2.5  线形图33

2.5.1  基本案例33

2.5.2  数据缺口与连接35

2.5.3  数据插值38

2.5.4  填充线形图41

2.5.5  应用案例45

2.5.6  参数解读49

2.6  柱状图49

2.6.1  基本柱状图49

2.6.2  柱状簇50

2.6.3  层叠柱状图52

2.6.4  瀑布式柱状图54

2.6.5  图形样式设置56

2.6.6  应用案例58

2.6.7  参数解读60

2.7  水平条形图61

2.7.1  基本案例61

2.7.2  应用案例64

2.7.3  参数解读70

2.8  甘特图70

2.8.1  基本甘特图70

2.8.2  甘特图（按数字索引）71

2.8.3  甘特图（按类别索引）72

2.8.4  应用案例74

2.9  面积图76

2.9.1  基本面积图76

2.9.2  内部填充面积图78

2.9.3  堆积面积图80

2.10  直方图83

2.10.1  基本直方图83

2.10.2  重叠直方图84

2.10.3  层叠直方图85

2.10.4  累积直方图87

2.10.5  应用案例88

2.10.6  参数解读89

2.11  饼图90

2.11.1  基本饼图90

2.11.2  环形饼图91

2.11.3  样式设置92

2.11.4  应用案例93

2.11.5  参数解读98

2.12  更多案例99

2.13  Plotly对象概览100

第3章  Plotly高级图形110

3.1  时间序列110

3.1.1  使用方法110

3.1.2  时间范围约束111

3.2  滑动选择控件113

3.3  表格117

3.3.1  入门案例117

3.3.2  添加链接118

3.3.3  使用Pandas120

3.3.4  改变大小与颜色121

3.3.5  表格与图124

3.4  多图表129

3.5  多个坐标轴130

3.5.1  双坐标轴130

3.5.2  多坐标轴132

3.5.3  共享坐标轴136

3.6  多子图138

3.6.1  双子图（方法一）138

3.6.2  双子图（方法二）139

3.6.3  多子图（方法一）141

3.6.4  多子图（方法二）142

3.6.5  分割视图区间144

3.6.6  子图共享坐标轴（方法一）147

3.6.7  子图共享坐标轴（方法二）149

3.6.8  子图坐标轴自定义152

3.6.9  嵌入式子图154

3.6.10  混合图155

3.7  绘制SVG159

3.7.1  线形图的绘制160

3.7.2  线形图应用：创建图形的切线163

3.7.3  矩形图的绘制166

3.7.4  矩形图应用：设置时间序列区域高亮显示169

3.7.5  圆形图的绘制171

3.7.6  圆形图应用：高亮显示散点图的聚集簇174

第4章  Plotly与Pandas178

4.1  简单快速入门178

4.1.1  基本线形图179

4.1.2  基本散点图180

4.1.3  基本柱状图181

4.2  使用cufflinks绘图183

4.2.1  安装cufflinks183

4.2.2  快速入门183

4.2.3  快速获取数据185

4.2.4  自定义绘图186

4.2.5  常见经典图形188

4.2.6  更多案例193

第5章  金融绘图194

5.1  快速绘制K线图194

5.1.1  检查Plotly版本194

5.1.2  快速绘制OHLC（美国线）图194

5.1.3  快速绘制蜡烛图197

5.2  K线图的优化199

5.2.1  过滤非交易时间199

5.2.2  设置形状、颜色和注释203

5.2.3  添加技术指标207

5.3  使用自定义的数据211

5.4  高级金融绘图214

5.4.1  入门案例214

5.4.2  综合案例215

第6章  Matplotlib217

6.1  Matplotlib简介217

6.2  安装Matplotlib218

6.3  调整Matplotlib参数220

6.4  常用的API功能222

6.5  线性函数223

6.6  增加子图225

6.7  确定坐标范围228

6.8  概率图229

6.9  散点图232

6.10  柱状图235

6.11  更多扩展239

第7章  Plotly与网页开发240

7.1  Plotly在Django中的应用240

7.1.1  安装环境搭建240

7.1.2  安装环境测试241

7.1.3  入门案例一243

7.1.4  入门案例二247

7.1.5  更多案例扩展254

7.1.6  应用案例一256

7.1.7  应用案例二258

7.2  Plotly在Flask中的应用267

7.2.1  安装Flask269

7.2.2  最小的Web应用269

7.2.3  模板渲染270

7.2.4  入门案例一272

7.2.5  入门案例二275

7.2.6  应用案例283

第8章  Plotly与GUI开发293

8.1  PyQt的安装295

8.2  案例解读295

8.3  设置提升的窗口部件298

8.4  Plotly_PyQt 5的使用300

8.5  更多扩展304

8.6  Plotly与PyQt 5.6的结合305

8.7  更多扩展309

8.8  应用案例：展示产品组合信息309

第9章  Plotly与机器学习316

9.1  Plotly在Sklearn中的应用316

9.1.1  分类问题316

9.1.2  回归问题319

9.1.3  聚类问题321

9.2  PyTorch可视化工具326

9.2.1  Visdom简介326

9.2.2  安装Visdom327

9.2.3  Visdom与Plotly328

9.2.4  Visdom基本概念328

9.2.5  使用方法329

9.2.6  Visdom与PyTorch345

第10章  Plotly在量化投资中的应用346

第11章  Plotly在其他语言中的应用355

11.1  Plotly在R语言中的应用355

11.1.1  安装R语言355

11.1.2  安装Plotly模块356

11.1.3  Plotly应用分析356

11.1.4  更多扩展362

11.2  Plotly在MATLAB中的应用363

11.2.1  下载与安装363

11.2.2  基础入门365

11.2.3  经典案例367

11.2.4  更多扩展376

11.3  Plotly在JavaScript语言中的应用377

11.3.1  基础入门377

11.3.2  散点图380

11.3.3  条形图383

11.3.4  扇形图384

11.3.5  更多扩展386