python繪制直方圖分析股票

① 已知股票數據，如何用Python繪制k線日對應數據

我沒遇到過 只是自己寫過
有點經驗
先確定時間片
然後再把tick插入就行了

② 如何用python畫出直方圖的包絡線

有一組數據想用直方圖畫出他們的數值分布，使用代碼：
num=20
histo=plt.hist(data,num)
plt.plot(histo[1][0:num],histo[0],"r",linewidth=2) 畫出的直方圖的bar是分散的如圖，紅色曲線為每條bar的包絡線。現在想做出所有bar的包絡線，比如圖中所有bar的分布可以畫出一條類似高斯曲線的包絡線，表示數據是高斯分布，請問如何實現
這個問題解決了，其實很簡單，更改bins的寬度即可

③ 怎麼用python畫數據分布直方圖

計算頻數：
給定一個序列t：
hist = {}
for x in t:
hist[x] = hist.get(x,0)+1
得到的結果是一個將值映射到其頻數的字典。將其除以n即可把頻數轉換成頻率，這稱為歸一化：
n = float(len(t))
pmf = {}
for x, freq in hist.items():
pmf[x] = freq/n

繪制直方圖：
Vals, freqs = hist.Render()
rectangles = pyplot.bar(vals, freqs)
pyplot.show()

繪制概率質量函數：
採用柱狀圖，可以用pyplot.bar或myplot.Hist。如果Pmf中的值不多，柱狀圖就比較合適
採用折線圖，可以用pyplot.plot或者myplot.Pmf。如果Pmf中的值較多，且比較平滑，折線圖就比較合適。

*百分比差異圖
直觀顯示兩組數據的分布差異，詳見教材。

④ python K線的柱狀圖怎麼畫

在這里提了一個自問自答的問題來推廣一種十分優雅的數據可視化工具，R的ggplot2包。其實我自己現在主要在使用Python和Pandas和Numpy工作，ggplot2應該是我留守在R裡面最大的理由之一~ 在介紹ggplot2之前，我首先來介紹一下作者Hadley Wickham。H...

⑤ python 怎麼畫直方圖

使用matplotlib.pyplot.hist()。

⑥ 直方圖知道每組頻數如何用python畫出直方圖

可以使用Pycharts庫來完成，你可以網路一下學習教程，幾分鍾就可以學會。

下面是我給出的一個示例，僅供參考：

frompyechartsimportBar
bar=Bar('我的第一個圖表','這里是副標題')
kwargs=dict(
name='柱形圖',
x_axis=['襯衫','羊毛衫','雪紡衫','褲子','高跟鞋','襪子'],
y_axis=[5,20,36,10,75,90]
)
bar.add(**kwargs)
bar.render('bar01.html')

⑦ python使用hist畫頻率直方圖時，怎樣修改填

示例代碼：

• #概率分布直方圖

• #高斯分布

• #均值為0

• mean=0

• #標准差為1，反應數據集中還是分散的值

• sigma=1

• x=mean+sigma*np.random.randn(10000)

• fig,(ax0,ax1)=plt.subplots(nrows=2,figsize=(9,6))

• #第二個參數是柱子寬一些還是窄一些，越大越窄越密

• ax0.hist(x,40,normed=1,histtype='bar',facecolor='yellowgreen',alpha=0.75)

• ##pdf概率分布圖，一萬個數落在某個區間內的數有多少個

• ax0.set_title('pdf')

• ax1.hist(x,20,normed=1,histtype='bar',facecolor='pink',alpha=0.75,cumulative=True,rwidth=0.8)

• #cdf累計概率函數，cumulative累計。比如需要統計小於5的數的概率

• ax1.set_title("cdf")

• fig.subplots_adjust(hspace=0.4)

• plt.show()

運行結果為：

⑧ python3的畫直方圖的程序hist中的alpha參數是什麼意思啊

理解為填充顏色的深度，你把alpha設置成0.99和0.01，看看畫出來的結果就知道了

⑨ pythonK線的柱狀圖怎麼畫

在這里提了一個自問自答的問題來推廣一種十分優雅的數據可視化工具，R的ggplot2包。其實我自己現在主要在使用Python和Pandas和Numpy工作，ggplot2應該是我留守在R裡面最大的理由之一~

在介紹ggplot2之前，我首先來介紹一下作者Hadley Wickham。Hadley （Rice University Department of Statistics : Faculty）
從統計學名校Iowa State University拿到了自己的Ph. D，其博士論文Practical tools for
exploring data and models 就是關於數據可視化和探索性數據分析的，現任Rice University的Adjunct
Assistant Professor 和R的著名IDE
RStudio的首席科學家。Hadley在R語言用戶中具有極高的聲望。R的基礎版本其實是不太好用的，但是Hadley的一系列優秀作品極大地改進了
R語言。今年五月在北京召開的R語言會議，好多人都爭相和Hadley合影，可見Hadley的魅力與聲望非同一般。Hadley開發一個package
的時候會先開發一個版本，如果他覺得不夠好又升級了，就會發一個新版本，名字變成舊名字後面加上數字2。所以我們就有了reshape2和
ggplot2。

ggplot2基於Leland Wilkinson在Grammar of Graphics（圖形的語法）中提出的理論，取首字母縮寫再加上plot，於是得名ggplot。按照《圖形的語法》一書中的觀點，一張統計圖形就是從數據到點、線或方塊等幾何對象的顏色、形狀或大小等圖形屬性的一個映射，其中還可能包含對數據進行統計變換（如求均值或方差），最後將這個映射繪制在一定的坐標系中就得到了我們需要的圖形。圖中可能還有分面，
就是生成關於數據的不同子集的圖形。使用ggplot2繪圖的過程就是選擇合適的幾何對象、圖形屬性和統計變換來充分暴露數據中所含有的信息的過程。
ggplot2需要一定的時間去入門學習，但是當你掌握了ggplot2中圖形的語法的時候，我相信你會感受到這套語法的優雅。

在接下來的部分，我假定讀者已經對R語言有了基本的了解，我將不會介紹DataFrame等基本概念。

安裝ggplot2和安裝其他的R包沒有差別，在R的console裡面運行install.packages("ggplot2") 一句就可以了，如果你使用RStudio，也可以在Package列表那裡用滑鼠去安裝。

先來介紹一些ggplot2中的基本概念，括弧裡面對應的是ggplot2中為這種屬性賦值的時候需要使用的參數名
圖形屬性（aes） 橫縱坐標、點的大小、顏色，填充色等
幾何對象（geom_） 上面指定的圖形屬性需要呈現在一定的幾何對象上才能被我們看到，這些承載圖形屬性的對象可能是點，可能是線，可能是bar
統計變換 （stat_） 比如求均值，求方差等，當我們需要展示出某個變數的某種統計特徵的時候，需要用到統計變換

⑩ 如何用python畫直方圖

給定一個序列t：
hist = {}
for x in t:
hist[x] = hist.get(x,0)+1
得到的結果是一個將值映射到其頻數的字典。將其除以n即可把頻數轉換成頻率，這稱為歸一化：
n = float(len(t))
pmf = {}
for x, freq in hist.items():
pmf[x] = freq/n