Python數(shù)據(jù)分析：基于Plotly的動態(tài)可視化繪圖

目 錄



第1章 快速開始\t1
1．1 Plotly簡介\t1
1．2 安裝與安裝環(huán)境\t6
1．3 在線初始化\t6
1．4 在線繪圖隱私說明\t8
1．5 開始在線繪圖\t8
1．6 使用離線繪圖庫\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對象概覽\t100
第3章 Plotly高級圖形\t110
3．1 時間序列\(zhòng)t110
3．1．1 使用方法\t110
3．1．2 時間范圍約束\t111
3．2 滑動選擇控件\t113
3．3 表格\t117
3．3．1 入門案例\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：高亮顯示散點圖的聚集簇\t174
第4章 Plotly與Pandas\t178
4．1 簡單快速入門\t178
4．1．1 基本線形圖\t179
4．1．2 基本散點圖\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\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 過濾非交易時間\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 高級金融繪圖\t214
5．4．1 入門案例\t214
5．4．2 綜合案例\t215
第6章 Matplotlib\t217
6．1 Matplotlib簡介\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 散點圖\t232
6．10 柱狀圖\t235
6．11 更多擴(kuò)展\t239
第7章 Plotly與網(wǎng)頁開發(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)境測試\t241
7．1．3 入門案例一\t243
7．1．4 入門案例二\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 入門案例一\t272
7．2．5 入門案例二\t275
7．2．6 應(yīng)用案例\t283
第8章 Plotly與GUI開發(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 分類問題\t316
9．1．2 回歸問題\t319
9．1．3 聚類問題\t321
9．2 PyTorch可視化工具\(yùn)t326
9．2．1 Visdom簡介\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在其他語言中的應(yīng)用\t355
11．1 Plotly在R語言中的應(yīng)用\t355
11．1．1 安裝R語言\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\t365
11．2．3 經(jīng)典案例\t367
11．2．4 更多擴(kuò)展\t376
11．3 Plotly在JavaScript語言中的應(yīng)用\t377
11．3．1 基礎(chǔ)入門\t377
11．3．2 散點圖\t380
11．3．3 條形圖\t383
11．3．4 扇形圖\t384
11．3．5 更多擴(kuò)展\t386