Biểu đồ tích lũy Python

Viết chương trình Pandas để vẽ biểu đồ biểu đồ ngang và biểu đồ tích lũy của giá cổ phiếu mở cửa của Alphabet Inc. giữa hai ngày cụ thể

Sử dụng alphabet_stock_data. csv để trích xuất dữ liệu

alphabet_stock_data

bảng alphabet_stock_data

NgàyOpenHighLowCloseAdj CloseVolume2020-04-0111221129. 6899411097. 4499511105. 6199951105. 61999523431002020-04-021098. 260011126. 8599851096. 4000241120. 8399661120. 83996619649002020-04-031119. 0150151123. 5400391079. 8100591097. 8800051097. 88000523134002020-04-0611381194. 6600341130. 9399411186. 9200441186. 9200442664700. 2020-09-291470. 3900151476. 6629641458. 8050541469. 3299561469. 3299569782002020-09-301466. 8000491489. 751459. 8800051469. 5999761469. 5999761700600

Giải pháp mẫu

Mã Python

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv("alphabet_stock_data.csv")
start_date = pd.to_datetime('2020-4-1')
end_date = pd.to_datetime('2020-4-30')                         
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) 
new_df = (df['Date']>= start_date) & (df['Date']<= end_date)
df1 = df.loc[new_df]
df2 = df1[['Open']]
plt.figure(figsize=(15,15))
df2.plot.hist(orientation='horizontal', cumulative=True)
plt.suptitle('Opening stock prices of Alphabet Inc.,\n From 01-04-2020 to 30-04-2020', fontsize=12, color='black')
plt.show()

Đầu ra mẫu

Nhấp để tải xuống alphabet_stock_data. csv

Trình chỉnh sửa mã Python

Có một cách khác để giải quyết giải pháp này?

Trước. Viết chương trình Pandas để tạo biểu đồ biểu đồ xếp chồng lên nhau về giá cổ phiếu mở, đóng, cao, thấp của Alphabet Inc. giữa hai ngày cụ thể
Kế tiếp. Viết chương trình Pandas để tạo biểu đồ biểu đồ xếp chồng lên nhau về giá cổ phiếu mở, đóng, cao, thấp của Alphabet Inc. giữa hai ngày cụ thể với nhiều thùng hơn

Mức độ khó của bài tập này là gì?

Dễ dàng trung bình khó

Kiểm tra kỹ năng Lập trình của bạn với bài kiểm tra của w3resource



Theo dõi chúng tôi trên Facebook và Twitter để cập nhật thông tin mới nhất.

con trăn. Lời khuyên trong ngày

Quản lý bộ nhớ

getrefcount sẽ hiển thị số lần một đối tượng được sử dụng trong bộ nhớ. Đó là một công cụ tuyệt vời có thể được sử dụng để quản lý bộ nhớ trong bất kỳ chương trình nào và nó cũng rất tiện lợi

Getrefcount sẽ tính toán mức sử dụng đối tượng ở mức ByteCode thấp để nó có thể có xu hướng cao hơn dự kiến. Ví dụ: khi bạn in một giá trị, giá trị đó thực sự được xử lý nhiều lần ở chế độ nền bên trong chính hàm in và getrefcount cũng đếm phiên bản khi giá trị đó được gọi bằng chính phương thức getrefcount. Vì vậy, thật an toàn khi nói rằng số lượng thực tế sẽ luôn cao hơn ít nhất 1 lần so với dự kiến

ECDF biểu thị tỷ lệ hoặc số lượng quan sát nằm dưới mỗi giá trị duy nhất trong tập dữ liệu. So với biểu đồ biểu đồ hoặc biểu đồ mật độ, nó có ưu điểm là mỗi quan sát được hiển thị trực tiếp, nghĩa là không cần phải điều chỉnh các tham số tạo khối hoặc làm mịn. Nó cũng hỗ trợ so sánh trực tiếp giữa nhiều bản phân phối. Nhược điểm là mối quan hệ giữa sự xuất hiện của biểu đồ và các thuộc tính cơ bản của phân phối (chẳng hạn như xu hướng trung tâm, phương sai và sự hiện diện của bất kỳ lưỡng tính nào) có thể không trực quan.

Thông tin thêm được cung cấp trong

Thông số . dữ liệu , ánh xạ hoặc trình tự

Cấu trúc dữ liệu đầu vào. Một tập hợp các vectơ dạng dài có thể được gán cho các biến được đặt tên hoặc một tập dữ liệu dạng rộng sẽ được định hình lại bên trong

x, y vectơ hoặc khóa trong data

Các biến xác định vị trí trên trục x và y

hue vectơ hoặc khóa trong data

Biến ngữ nghĩa được ánh xạ để xác định màu của các thành phần cốt truyện

trọng số vectơ hoặc khóa trong data

Nếu được cung cấp, hãy cân nhắc phần đóng góp của các điểm dữ liệu tương ứng đối với phân phối tích lũy bằng cách sử dụng các giá trị này

stat {{“tỷ lệ”, “số lượng”}}

Thống kê phân phối để tính toán

bổ sung bool

Nếu Đúng, hãy sử dụng CDF bổ sung (1 - CDF)

bảng màu chuỗi, danh sách, chính tả hoặc

Phương pháp chọn màu để sử dụng khi ánh xạ ngữ nghĩa

sns.ecdfplot(data=penguins, y="flipper_length_mm")

2. Giá trị chuỗi được chuyển đến. Các giá trị danh sách hoặc chính tả ngụ ý ánh xạ phân loại, trong khi một đối tượng bản đồ màu ngụ ý ánh xạ số

hue_order vectơ chuỗi

Chỉ định thứ tự xử lý và vẽ biểu đồ cho các cấp độ phân loại của ngữ nghĩa

sns.ecdfplot(data=penguins, y="flipper_length_mm")

2

hue_norm tuple hoặc

Một cặp giá trị đặt phạm vi chuẩn hóa trong đơn vị dữ liệu hoặc một đối tượng sẽ ánh xạ từ đơn vị dữ liệu vào khoảng [0, 1]. Cách sử dụng ngụ ý ánh xạ số

log_scale bool hoặc số hoặc cặp bool hoặc số

Đặt (các) tỷ lệ trục thành nhật ký. Một giá trị đặt trục dữ liệu cho phân phối đơn biến và cả hai trục cho phân phối hai biến. Một cặp giá trị đặt mỗi trục một cách độc lập. Các giá trị số được hiểu là cơ số mong muốn (mặc định là 10). Nếu

sns.ecdfplot(data=penguins, y="flipper_length_mm")

6, hãy tuân theo thang điểm Axes hiện có

huyền thoại bool

Nếu Sai, hãy loại bỏ chú giải cho các biến ngữ nghĩa

cây rìu

Các trục có sẵn cho cốt truyện. Nếu không, hãy gọi nội bộ

kwargs

Các đối số từ khóa khác được chuyển đến

Trả về .

Các trục matplotlib chứa cốt truyện

Xem thêm

Giao diện cấp hình cho các chức năng biểu đồ phân phối

Vẽ một biểu đồ của số lượng được đánh dấu bằng cách chuẩn hóa hoặc làm mịn tùy chọn

Vẽ các bản phân phối đơn biến hoặc hai biến bằng cách sử dụng ước tính mật độ hạt nhân

Đánh dấu vào mỗi giá trị quan sát dọc theo trục x và/hoặc y

ví dụ

Vẽ một phân phối đơn biến dọc theo trục x

penguins = sns.load_dataset("penguins")
sns.ecdfplot(data=penguins, x="flipper_length_mm")

Lật đồ thị bằng cách gán biến dữ liệu cho trục y

sns.ecdfplot(data=penguins, y="flipper_length_mm")

Nếu cả

sns.ecdfplot(data=penguins.filter(like="bill_", axis="columns"))

5 và

sns.ecdfplot(data=penguins.filter(like="bill_", axis="columns"))

6 đều không được chỉ định, tập dữ liệu được coi là dạng rộng và một biểu đồ được vẽ cho mỗi cột số

sns.ecdfplot(data=penguins.filter(like="bill_", axis="columns"))

Bạn cũng có thể vẽ nhiều biểu đồ từ tập dữ liệu dạng dài với ánh xạ màu

sns.ecdfplot(data=penguins, x="bill_length_mm", hue="species")

Thống kê phân phối mặc định được chuẩn hóa để hiển thị tỷ lệ, nhưng thay vào đó, bạn có thể hiển thị số lượng tuyệt đối

Cái gì được tích lũy trong biểu đồ Python?

Biểu đồ tích lũy là gì?

PDF và CDF trong biểu đồ là gì?