Kline-基本示例 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Kline data = [ [2320.26, 2320.26, 2287.3, 2362.94], [2300, 2291.3, 2288.26, 2308.38], [2295.35, 2346.5, 2295.35, 2345.92], [2347.22, 2358.98, 2337.35, 2363.8], [2360.75, 23

什么是pyecharts? pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库. echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库,主要用于数据可视化.pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库.实际上就是 Echarts 与 Python 的对接. 使用 pyecharts 可以生成独立的网页,也可以在 flask , Django 中集成使用. pyecharts包含的图表 Bar(柱状图/条形图) Bar3D(3D 柱状图) Boxplot(箱形图) E

学可视化就跟学弹吉他一样,刚开始你会觉得自己弹出来的是噪音,也就有了在使用python可视化的时候,总说,我擦,为啥别人画的图那么溜: [python可视化系列]python数据可视化利器--pyecharts echarts官网 一.前言 echarts是什么?下面是来自官方的介绍: ECharts,缩写来自Enterprise Charts,商业级数据图表,Echarts 是百度开源的一个数据可视化纯Javascript(JS) 库.主要用于数据可视化,可以流畅的运行在PC和移动设备上,兼容

简介: pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库. echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库,主要用于数据可视化.pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库.实际上就是 Echarts 与 Python 的对接. 使用 pyecharts 可以生成独立的网页,也可以在 flask , Django 中集成使用. 特性: 简洁的 API 设计,使用如丝滑般流畅,支持链式调用 囊括了 30+ 种常见图表,应有尽有 支持主流 Notebook 环境

简单双均线策略(Simple Moving Average) 策略介绍简单双均线策略,通过一短一长(一快一慢)两个回看时间窗口收盘价的简单移动平均绘制两条均线,利用均线的交叉来跟踪价格的趋势.这里说的简单是指在求平均值的时候采用的是算术平均数(就是求和再除以总数),有些更为复杂的求平均值得方法,如加权移动平均,指数加权移动平均等等.我们这个策略只使用最基本的算术平均.移动平均线是股票趋势策略中最常见技术手段.计算方法(以日频率举例)N日移动平均(MA)的计算:MA(N) = 最近N天的收盘价之和

1. 均线策略1号 思路:使用MA小时线,入市线金叉买入,出市线死叉时卖出.代码如下 import types def main(): STATE_IDLE = -1 state = STATE_IDLE initAccount = ext.GetAccount() while True: if state == STATE_IDLE : n = ext.Cross(FastPeriod,SlowPeriod) # 指标交叉函数 if abs(n) >= EnterPeriod : opAmou

CombinedChart 可以直接使用MPAndroidChart库里面提供的CombinedChart实现组合图形 Demo:CombinedChartDemo ------分割线(如果想在一个图形上实现,可以参考下面的实现方式)------ 推荐直接使用CombinedChart实现 在GandleStickChart的基础上画均线 之前出过一篇MPAndroidChart的K线图上添加均线,但是在画均线的逻辑上有点问题,画出的均线永远是屏幕上显示的数据的均线,而不是全部数据的均线 在此调

MPAndroidChart的K线图上添加均线 效果图 均线计算方法: 通常说的5日均线,10日均线,其实就是根据当前K线节点的时间维度来说的,当前每个节点代表一天,那么上面的均线就叫做日均线(几日均线),下面就统一说成几节点均线 那么5节点均线,10节点均线等等,是怎么计算出来的呢 以5节点均线为例,5节点均线是从第五根柱子开始画,一直画到最后一柱子(10节点均线就是从第10根柱子开始画,画到最后一根) 用第1.2.3.4.5个节点的收盘价之和,算出一个平均值,点在第5个节点上 用第2.3.4

上一次分享了使用matplotlib对爬取的豆瓣书籍排行榜进行分析,但是发现python本身自带的这个绘图分析库还是有一些局限,绘图不够美观等,在网上搜索了一波,发现现在有很多的支持python的绘图库可以使用,本次尝试使用pyecharts对爬取的数据进行分析,然后发现这个库实在是太好用了,生成的库也很好看,还能生成动态图,简直是进行数据分析的一大神器! pyecharts: pyecharts是一个封装百度开源图表库echarts的包,使用pyecharts可以生成独立的网页,也可以在fla

安装 pyecharts 兼容 Python2 和 Python3.目前版本为 0.1.2 pip install pyecharts 入门 首先开始来绘制你的第一个图表 from pyecharts import Bar bar = Bar("我的第一个图表", "这里是副标题") bar.add(, , , , , ]) bar.show_config() bar.render() Tip: 可以按右边的下载按钮将图片下载到本地 add() 主要方法,用于添加图

导入类库 from pyecharts import Pie, Bar, Gauge, EffectScatter, WordCloud, Map, Grid, Line, Timeline import random make_point:标注,类似于matplotlib的text is_stack:堆叠,将同一图表中的不同图像堆叠显示 is_label_show:显示每个数据的标注 is_datazoom_show:数据缩放显示 地图 value = [120, 110] attr = [u

在开发报表的时候,遇到了一个问题,客户需要在气泡图上添加水平和竖直两条平均线(结果参考如下图). 个人知识背景 一般添加参考线本身是有一个相关的设置的,但一般都是相对于Y值,即平行于X轴的.用类似的方法,画不出垂直与X轴的的平均线.经过一番查找,总结出在SSRS中添加参考线的方法如下. 方法 方法1:添加一个系列series 步骤 1.添加系列值(设置为你说需要的值,如:平均销售额,avg(sales)). 2.将该系列的图表类型设置为折线图. https://www.cnblogs.com/y

pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具,本文将为你阐述pyecharts的使用细则 前言 我们都知道python上的一款可视化工具matplotlib,而前些阵子做一个Spark项目的时候用到了百度开源的一个可视化JS工具-Echarts,可视化类型非常多,但是得通过导入js库在Java Web项目上运行,平时用Python比较多,于是就在想有没有Python与Echarts结合的轮子.Google后,找到一个国人开发的一个Echarts与Python结

Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库,主要用于数据可视化.pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库.实际上就是 Echarts 与 Python 的对接. 安装 pip install pyecharts 一.柱形图(条形图) 柱形图简明.醒目,是一种常用的统计图形.以下生成的图都可以点击 html 文件打开,点击图形右边下载按钮可以下载到本地. from pyecharts import Bar bar = Bar("成绩柱形图", "

一.双均线策略 1.什么是双均线策略? 2.实现代码 def initialize(context): set_benchmark('601318.XSHG') set_option('use_real_price',True) set_order_cost(OrderCost(open_tax=0, close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003,close_today_commission=0, min_com

python可视化pyecharts 简单介绍 pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库.Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库.用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒,为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数据生成图.echartsjs首页:https://www.echartsjs.com/index.htmlpyecharts首页:http://pyecharts.herokuapp.com/pyecharts 开发文档:

本文转载自:https://blog.csdn.net/skj1995/article/details/81187954 (1)之前看了几篇博客,有人说用cmd命令在目录C:\Users\Administrator\Anaconda3\Lib\site-packages下执行pip install pyecharts,执行之后没有错误,显示安装成功.但是重新打开JupyterNotebook执行from pyecharts import Geo之类的发现还是会出现错误: ImportError:

pyecharts 目前尚在不断的更新中,值得重点研究和学习的图表库

首先, pip install pyecharts 为了地图上的数据能显示完全,加载好需要的城市地理坐标数据. pip install echarts-countries-pypkg pip install echarts-china-provinces-pypkg pip install echarts-china-cities-pypkg pip install echarts-china-counties-pypkg pip install echarts-china-misc-pypkg

先用纯Python代码写一个简单的小案例: from PyQt5.QtCore import QUrl from PyQt5.QtWidgets import QApplication,QWidget,QHBoxLayout,QFrame from PyQt5.QtWebEngineWidgets import QWebEngineView import sys class Stacked(QWidget): def __init__(self): super(Stacked, self).__