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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　隨著信息技術(shù)的發(fā)展和硬件設(shè)備成本的降低，當(dāng)今的互聯(lián)網(wǎng)存在海量的數(shù)據(jù)，想要快速?gòu)倪@些數(shù)據(jù)中獲取更多有效的信息，數(shù)據(jù)可視化是重要的一環(huán)。對(duì)Python語(yǔ)言來(lái)說(shuō)，比較傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)可視化模塊是Matplotlib，但是Matplotlib存在不夠美觀、靜態(tài)性、不易分享等缺點(diǎn)，限制了Python在數(shù)據(jù)可視化中的發(fā)展。為了解決這個(gè)問(wèn)題，新型的動(dòng)態(tài)可視化開(kāi)源模塊Plotly應(yīng)運(yùn)而生。由于Plotly具有動(dòng)態(tài)、美觀、易用、種類(lèi)豐富等特性，所以一經(jīng)問(wèn)世就受到開(kāi)發(fā)人員的喜愛(ài)。本書(shū)主要介紹Plotly在可視化各領(lǐng)域的應(yīng)用，包括基礎(chǔ)繪圖、數(shù)據(jù)處理、網(wǎng)頁(yè)開(kāi)發(fā)、程序GUI、機(jī)器學(xué)習(xí)、量化投資等，方便讀者對(duì)Plotly快速上手。本書(shū)絕大部分代碼用Python編寫(xiě)，同時(shí)也給出了Plotly在R語(yǔ)言、MATLAB和JavaScript中的應(yīng)用案例。

作者簡(jiǎn)介

　　孫洋洋，擅長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、量化投資與程序GUI開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)。有多年量化投資實(shí)盤(pán)操作經(jīng)歷，現(xiàn)就職于某期貨公司做量化研究員。

圖書(shū)目錄

目錄

第1章快速開(kāi)始\t1
1．1 Plotly簡(jiǎn)介\t1
1．2 安裝與安裝環(huán)境\t6
1．3 在線初始化\t6
1．4 在線繪圖隱私說(shuō)明\t8
1．5 開(kāi)始在線繪圖\t8
1．6 使用離線繪圖庫(kù)\t11
1．7 參數(shù)解讀\t13
1．8 查看幫助\t14
第2章 Plotly基礎(chǔ)圖形\t16
2．1 基礎(chǔ)案例解讀\t17
2．2 基本繪圖流程\t19
2．3 散點(diǎn)圖\t20
2．3．1 基本案例\t20
2．3．2 樣式設(shè)置\t22
2．3．3 應(yīng)用案例\t24
2．3．4 參數(shù)解讀\t26
2．4 氣泡圖\t28
2．4．1 基本案例\t28
2．4．2 樣式設(shè)置\t29
2．4．3 縮放設(shè)置\t30
2．4．4 參數(shù)解讀\t33
2．5 線形圖\t33
2．5．1 基本案例\t33
2．5．2 數(shù)據(jù)缺口與連接\t35
2．5．3 數(shù)據(jù)插值\t38
2．5．4 填充線形圖\t41
2．5．5 應(yīng)用案例\t45
2．5．6 參數(shù)解讀\t49
2．6 柱狀圖\t49
2．6．1 基本柱狀圖\t49
2．6．2 柱狀簇\t50
2．6．3 層疊柱狀圖\t52
2．6．4 瀑布式柱狀圖\t54
2．6．5 圖形樣式設(shè)置\t56
2．6．6 應(yīng)用案例\t58
2．6．7 參數(shù)解讀\t60
2．7 水平條形圖\t61
2．7．1 基本案例\t61
2．7．2 應(yīng)用案例\t64
2．7．3 參數(shù)解讀\t70
2．8 甘特圖\t70
2．8．1 基本甘特圖\t70
2．8．2 甘特圖（按數(shù)字索引）\t71
2．8．3 甘特圖（按類(lèi)別索引）\t72
2．8．4 應(yīng)用案例\t74
2．9 面積圖\t76
2．9．1 基本面積圖\t76
2．9．2 內(nèi)部填充面積圖\t78
2．9．3 堆積面積圖\t80
2．10 直方圖\t83
2．10．1 基本直方圖\t83
2．10．2 重疊直方圖\t84
2．10．3 層疊直方圖\t85
2．10．4 累積直方圖\t87
2．10．5 應(yīng)用案例\t88
2．10．6 參數(shù)解讀\t89
2．11 餅圖\t90
2．11．1 基本餅圖\t90
2．11．2 環(huán)形餅圖\t91
2．11．3 樣式設(shè)置\t92
2．11．4 應(yīng)用案例\t93
2．11．5 參數(shù)解讀\t98
2．12 更多案例\t99
2．13 Plotly對(duì)象概覽\t100
第3章 Plotly高級(jí)圖形\t110
3．1 時(shí)間序列\(zhòng)t110
3．1．1 使用方法\t110
3．1．2 時(shí)間范圍約束\t111
3．2 滑動(dòng)選擇控件\t113
3．3 表格\t117
3．3．1 入門(mén)案例\t117
3．3．2 添加鏈接\t118
3．3．3 使用Pandas\t120
3．3．4 改變大小與顏色\t121
3．3．5 表格與圖\t124
3．4 多圖表\t129
3．5 多個(gè)坐標(biāo)軸\t130
3．5．1 雙坐標(biāo)軸\t130
3．5．2 多坐標(biāo)軸\t132
3．5．3 共享坐標(biāo)軸\t136
3．6 多子圖\t138
3．6．1 雙子圖（方法一）\t138
3．6．2 雙子圖（方法二）\t139
3．6．3 多子圖（方法一）\t141
3．6．4 多子圖（方法二）\t142
3．6．5 分割視圖區(qū)間\t144
3．6．6 子圖共享坐標(biāo)軸（方法一）\t147
3．6．7 子圖共享坐標(biāo)軸（方法二）\t149
3．6．8 子圖坐標(biāo)軸自定義\t152
3．6．9 嵌入式子圖\t154
3．6．10 混合圖\t155
3．7 繪制SVG\t159
3．7．1 線形圖的繪制\t160
3．7．2 線形圖應(yīng)用：創(chuàng)建圖形的切線\t163
3．7．3 矩形圖的繪制\t166
3．7．4 矩形圖應(yīng)用：設(shè)置時(shí)間序列區(qū)域高亮顯示\t169
3．7．5 圓形圖的繪制\t171
3．7．6 圓形圖應(yīng)用：高亮顯示散點(diǎn)圖的聚集簇\t174
第4章 Plotly與Pandas\t178
4．1 簡(jiǎn)單快速入門(mén)\t178
4．1．1 基本線形圖\t179
4．1．2 基本散點(diǎn)圖\t180
4．1．3 基本柱狀圖\t181
4．2 使用cufflinks繪圖\t183
4．2．1 安裝cufflinks\t183
4．2．2 快速入門(mén)\t183
4．2．3 快速獲取數(shù)據(jù)\t185
4．2．4 自定義繪圖\t186
4．2．5 常見(jiàn)經(jīng)典圖形\t188
4．2．6 更多案例\t193
第5章金融繪圖\t194
5．1 快速繪制K線圖\t194
5．1．1 檢查Plotly版本\t194
5．1．2 快速繪制OHLC（美國(guó)線）圖\t194
5．1．3 快速繪制蠟燭圖\t197
5．2 K線圖的優(yōu)化\t199
5．2．1 過(guò)濾非交易時(shí)間\t199
5．2．2 設(shè)置形狀、顏色和注釋\t203
5．2．3 添加技術(shù)指標(biāo)\t207
5．3 使用自定義的數(shù)據(jù)\t211
5．4 高級(jí)金融繪圖\t214
5．4．1 入門(mén)案例\t214
5．4．2 綜合案例\t215
第6章 Matplotlib\t217
6．1 Matplotlib簡(jiǎn)介\t217
6．2 安裝Matplotlib\t218
6．3 調(diào)整Matplotlib參數(shù)\t220
6．4 常用的API功能\t222
6．5 線性函數(shù)\t223
6．6 增加子圖\t225
6．7 確定坐標(biāo)范圍\t228
6．8 概率圖\t229
6．9 散點(diǎn)圖\t232
6．10 柱狀圖\t235
6．11 更多擴(kuò)展\t239
第7章 Plotly與網(wǎng)頁(yè)開(kāi)發(fā)\t240
7．1 Plotly在Django中的應(yīng)用\t240
7．1．1 安裝環(huán)境搭建\t240
7．1．2 安裝環(huán)境測(cè)試\t241
7．1．3 入門(mén)案例一\t243
7．1．4 入門(mén)案例二\t247
7．1．5 更多案例擴(kuò)展\t254
7．1．6 應(yīng)用案例一\t256
7．1．7 應(yīng)用案例二\t258
7．2 Plotly在Flask中的應(yīng)用\t267
7．2．1 安裝Flask\t269
7．2．2 最小的Web應(yīng)用\t269
7．2．3 模板渲染\t270
7．2．4 入門(mén)案例一\t272
7．2．5 入門(mén)案例二\t275
7．2．6 應(yīng)用案例\t283
第8章 Plotly與GUI開(kāi)發(fā)\t293
8．1 PyQt的安裝\t295
8．2 案例解讀\t295
8．3 設(shè)置提升的窗口部件\t298
8．4 Plotly_PyQt 5的使用\t300
8．5 更多擴(kuò)展\t304
8．6 Plotly與PyQt 5．6的結(jié)合\t305
8．7 更多擴(kuò)展\t309
8．8 應(yīng)用案例：展示產(chǎn)品組合信息\t309
第9章 Plotly與機(jī)器學(xué)習(xí)\t316
9．1 Plotly在Sklearn中的應(yīng)用\t316
9．1．1 分類(lèi)問(wèn)題\t316
9．1．2 回歸問(wèn)題\t319
9．1．3 聚類(lèi)問(wèn)題\t321
9．2 PyTorch可視化工具\(yùn)t326
9．2．1 Visdom簡(jiǎn)介\t326
9．2．2 安裝Visdom\t327
9．2．3 Visdom與Plotly\t328
9．2．4 Visdom基本概念\t328
9．2．5 使用方法\t329
9．2．6 Visdom與PyTorch\t345
第10章 Plotly在量化投資中的應(yīng)用\t346
第11章 Plotly在其他語(yǔ)言中的應(yīng)用\t355
11．1 Plotly在R語(yǔ)言中的應(yīng)用\t355
11．1．1 安裝R語(yǔ)言\t355
11．1．2 安裝Plotly模塊\t356
11．1．3 Plotly應(yīng)用分析\t356
11．1．4 更多擴(kuò)展\t362
11．2 Plotly在MATLAB中的應(yīng)用\t363
11．2．1 下載與安裝\t363
11．2．2 基礎(chǔ)入門(mén)\t365
11．2．3 經(jīng)典案例\t367
11．2．4 更多擴(kuò)展\t376
11．3 Plotly在JavaScript語(yǔ)言中的應(yīng)用\t377
11．3．1 基礎(chǔ)入門(mén)\t377
11．3．2 散點(diǎn)圖\t380
11．3．3 條形圖\t383
11．3．4 扇形圖\t384
11．3．5 更多擴(kuò)展\t386