Python数据可视化：使用Matplotlib绘制Pandas数据框的EMA平均结果对比图

最新推荐文章于 2025-04-24 09:00:00 发布

追逐程序梦想者

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文章标签： python pandas 信息可视化

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本文介绍如何使用Python的Matplotlib库绘制Pandas数据框中的指数移动平均值（EMA）与原始数据的对比图。通过计算和可视化EMA，帮助理解时间序列数据的变化趋势。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Python数据可视化：使用Matplotlib绘制Pandas数据框的EMA平均结果对比图

在处理时间序列数据时，常常需要计算指数移动平均值（Exponential Moving Average, EMA）以平滑数据。本文将介绍如何使用Python及Matplotlib库对Pandas数据框中的原始数据和其对应的EMA平均结果进行可视化对比。

我们将使用以下代码模拟一个简单的股票价格数据，来进行后续的数据可视化操作。

import pandas as pd
import numpy as np

# 模拟股票价格数据
dates = pd.date_range('20220410 09:00', periods=

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[Python从零到壹] 十七.可视化分析之Matplotlib、Pandas、Echarts入门万字详解

杨秀璋的专栏

08-24

3万+

前一篇文章讲述了数据预处理、Jieba分词和文本聚类知识，这篇文章主要介绍Matplotlib和Pandas扩展包绘图的基础用法，同时引入Echarts技术，该技术主要应用于网站可视化展示中。本文内容以实例为主，给读者最直观的图形感受。两万字基础文章，希望对您有所帮助。

python绘图模块pandas_python绘图：matplotlib和pandas的应用

weixin_39653311的博客

02-04

350

在进行数据分析时，绘图是必不可少的模式探索方式。用Python进行数据分析时，matplotlib和pandas是最常用到的两个库。1、matplotlib库的应用准备工作如下：打开ipython，输入命令分别导入numpy和matplotlib.pylab库。importnumpyasnpimportmatplotlib.pylabasplt1)创建fig绘图第一步是创建绘图窗口fig。...

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python画图_matplotlib和pandas

William Zhao's notes

08-08

700

[python] view plain copy #encoding:utf-8 ''''' Created on 2015年9月11日 @author: ZHOUMEIXU204 ''' # pylab 是 matplotlib 面向对象绘图库的一个接口。它的语法和 Matlab 十分相近 import pandas

python pandas库画图_python绘图：matplotlib和pandas的应用

weixin_39983427的博客

12-04

312

在进行数据分析时，绘图是必不可少的模式探索方式。用Python进行数据分析时，matplotlib和pandas是最常用到的两个库。1、matplotlib库的应用准备工作如下：打开ipython，输入命令分别导入numpy和matplotlib.pylab库。[python] view plain copyimport numpy as npimport matplotlib.pylab as ...

Pandas+Matplotlib，深入浅出Python数据分析

大模型研究中心

10-28

633

数据可视化是指用图形或表格的方式来呈现数据。图表能够清楚地呈现数据性质，以及数据间或属性间的关系，可以轻易地让人看图释义。用户通过探索图（Exploratory Graph）可以了解数据的特性、寻找数据的趋势、降低数据的理解门槛。

【数据可视化进阶】5个Matplotlib高级案例精讲：从金融分析到地理可视化 | Python数据科学实战

最新发布

熵数实验室

04-24

1542

通过这五个复杂数据可视化案例，我们展示了Matplotlib在处理多维数据、时间序列、地理空间数据、网络关系和统计分析方面的强大能力。

Python数据分析实战：中国银行股票数据可视化与统计（附源码和数据集，点击运行）

weixin_74773078的博客

12-20

910

是常用的技术指标之一，用于判断股票趋势和买卖信号。它由快速移动平均线（EMA12）、慢速移动平均线（EMA26）和信号线（DEA）组成，通过它们的交叉来生成买卖信号。DIFDEA= DIF的9日EMAMACD柱K线图是股票市场中常用的图表类型，它能够直观地展示股票的开盘价、收盘价、最高价和最低价。通过K线图，投资者可以更好地理解股票的价格波动。

第三篇【传奇开心果系列】Python的自动化办公库技术点案例示例：深度解读Pandas股票市场数据分析

jackchuanqi的博客

03-05

8169

Pandas是一个流行的Python库，用于数据操作和分析。在金融领域，特别是股票市场数据分析中，Pandas非常有用。通常分析股票价格、交易量和财务数据时，你可以使用Pandas来加载、处理和分析这些数据。当涉及股票价格、交易量和财务数据分析时，除了基本的数据加载、清洗和统计分析之外，还有许多扩展思路可以帮助你深入挖掘数据并得出更深入的见解。数据导入与处理-使用Pandas的read_csv()函数导入股票市场数据文件，创建DataFrame。-使用head()info()describe()

对股票数据进行复杂的可视化分析的 Python 源码

02-10

在数据处理完毕后，可以使用matplotlib、seaborn或Plotly等可视化库来绘制图表。可视化图表通常包括线图、柱状图、散点图、蜡烛图（常用于金融市场技术分析）等多种类型。在具体分析过程中，我们往往绘制股票在一...

基于Pandas和Matplotlib实现的模型网络指标对比图工具

m0_63642362的博客

02-26

1970

自己造轮子是一件很折腾，但也很有意思的事情。可以培养自己除了开发之外，关于产品和用户角度的一些思维。关于这个工具，后续也会引入和支持更多的绘图方式来辅助算法选型和科研需要。最后，也在PFCC的推荐下，给PaddleYOLO和PaddleDetection提交了相应的PR，目前已被合入，后面又做了微调。林旭某小厂算法架构师AICA六期班学员飞桨PFCC成员飞桨PPDEGithub主页:https://github.com/isLinXu。

python数据分析之numpy-pandas-matplotlib-常用代码示例

11-09

python数据分析之numpy-pandas-matplotlib-常用代码示例，是python的源代码文件，总结到位，并且包含示例的数据文件，不用再找了。注释比较详细，适合新手入门，老手回顾。每个源文件命名一看就知道是起什么作用，所以很不错的资源

python图表对比_Python 数据图表工具的比较

weixin_39946029的博客

12-04

325

Python 的科学栈相当成熟，各种应用场景都有相关的模块，包括机器学习和数据分析。数据可视化是发现数据和展示结果的重要一环，只不过过去以来，相对于 R 这样的工具，发展还是落后一些。幸运的是，过去几年出现了很多新的Python数据可视化库，弥补了一些这方面的差距。matplotlib已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库，此外还有很多其他库，例如vispy，bokeh，seaborn，...

python数据可视化--pandas和matplotlib绘图

youtedian_的博客

07-25

3061

【标注】上学期对于这部分知识点总是分不清，假期重新整理一遍，希望整理完自己可以更清晰一点。如果有错误或不清晰的地方，还请读者指出。

Python数据分析：NumPy、Pandas和Matplotlib的使用和实践

baidu_38876334的博客

05-12

3516

本章将对前面的内容进行总结和回顾，同时展望未来的发展方向。我们将介绍如何深入学习这些库，以及如何使用它们来解决更加复杂的数据分析和可视化问题。本节将对前面的内容进行总结和回顾，包括NumPy、Pandas和Matplotlib的基本用法和实践，以及它们的组合使用来实现数据分析和可视化。

Matplotlib、Pandas可视化工具

m0_53881899的博客

12-27

907

Matplotlib、Pandas可视化工具

Python的Pandas和matplotlib库：让数据可视化贼简单

kymppcds的博客

03-06

1383

Series和DataFrame对象都提供了plot方法，常使用两种调用方式：1）通过df.plot.函数名调用，如下所示折线图：df.plot.line()柱状图：df.plot.bar()水平柱状图：df.plot.barh()直方图：df.plot.hist()箱型图：df.plot.box()面积图：df.plot.area()饼图：df.plot.pie()散点图：df.plot.scatter()六边形箱体图：df.plot.hexbin()通过df.plot。

python pandas+matplotlib 简化数据可视化

qq_43287650的博客

10-18

609

一、pandas中的绘图函数 1.series绘制图像 # 准备一个Series s = Series(np.random.randn(10),index=np.arange(10,110,10)) # 最简单的画个图 s.plot() plt.show() 2.DataFrame进行绘图 # 准备一个数据 df = DataFrame(np.random.randn(10,5),column...

Python科学计算三大件numpy、pandas、matplotlib一起学

曲折旅程，艰难人生

04-17

1518

python科学计算基本库学习

如何系统的学习python中的numpy，pandas,matplotlib？太有用了！！！

ch950401的博客

06-14

366

随着大数据、云计算和人工智能的发展，越来越多的企业需要以数据为基础做出决策。数据分析是处理大量数据的过程，分析数据以识别趋势和模式，并从数据中提取有用的信息来支持业务决策。数据分析可以应用于各种不同的领域，如营销、金融、医疗保健、教育等，可以帮助企业更好地了解市场和客户需求，提高效率和生产力，从而增加收益和利润。Python是一种通用编程语言，具有简洁、易读、易学、可扩展和丰富的生态系统等优点，因此越来越多的数据分析师和科学家选择使用Python作为其主要工具。