Python使用Matplotlib绘制数据分组的指数加权移动平均可视化图像

最新推荐文章于 2025-04-24 09:00:00 发布

编码实践

最新推荐文章于 2025-04-24 09:00:00 发布

阅读量248

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： python matplotlib 数据分析

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wellcoder/article/details/130414013

Python专栏专栏收录该内容

21 篇文章 ¥99.90 ¥299.90

订阅专栏

本文介绍了如何使用Python的Matplotlib库对DataFrame数据的不同分组进行指数加权移动平均(EMA)的可视化。首先，创建包含三个分组（A、B、C）的DataFrame，然后应用指数加权移动平均，最后用Matplotlib展示每个分组的原始数据和EMA结果，通过调整图表参数实现定制化展示。

Python使用Matplotlib绘制数据分组的指数加权移动平均可视化图像

数据可视化是数据分析过程中的关键步骤，而Matplotlib则是Python语言中最常用的可视化工具之一。本文将介绍如何使用Matplotlib对DataFrame数据中的不同分组进行指数加权移动平均的可视化展示。

首先，我们需要准备一些数据。通过以下代码，我们生成一个包含三个分组（A、B、C）的DataFrame，其中每个分组包含10个随机数字。

import pandas as pd
import numpy as np

data = {
   
   'group': ['A', 'B'

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

编码实践

关注关注

1
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
打赏
打赏
打赏举报

举报

专栏目录

订阅专栏

Python 里 Matplotlib 绘制透明效果的图形的方法

Python编程之道的博客

04-22

1101

Matplotlib 是 Python 中一个强大的绘图库，广泛应用于数据可视化领域。本文章的目的是详细介绍如何在 Matplotlib 中绘制具有透明效果的图形。通过本文的学习，读者将能够掌握在绘制各种图形（如折线图、散点图、柱状图等）时设置透明度的方法，从而提升数据可视化的效果和质量。文章涵盖了从基本概念到实际应用的各个方面，包括核心算法原理、代码实现、实际案例分析等。本文将按照以下结构进行组织：首先介绍核心概念与联系，包括透明度参数的原理和相关架构；

使用Matplotlib绘制训练曲线

热门推荐

AI天才研究院

04-26

1万+

需要注意的是，如果坐标名称需要显示。格式训练曲线图像的制作流程。库制作一个用在论文中的。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

【matplotlib】移动平均(Moving Average)

图挖掘领域，新晋砖家 ☞ 未来可期，欢迎和静静一起学习交流吖

09-13

1620

1、简介定义见移动平均（Moving Average，MA），又称移动平均线，简称均线。作为技术分析中一种分析时间序列的常用工具，常被应用于股票价格序列。移动平均可过滤高频噪声，反映出中长期低频趋势，辅助投资者做出投资判断。根据计算方法的不同，流行的移动平均包括简单移动平均、加权移动平均、指数移动平均，更高阶的移动平均算法则有分形自适应移动平均、赫尔移动平均等。这其中，简单移动平均又最为常见。下图为上证指数日线的 5 个不同计算窗口（20 日，50 日，120 日，200 日，300 日）的简单

Python 金融量化均线系统交易策略专题(简单移动平均，加权移动平均，指数加权移动平均，异同移动平均MACD等解读与绘图)

侯小啾技术博客

04-21

3304

捕捉趋势最普遍的方法为移动平均线，根据求平均的方式不同，移动平均数又可分为简单移动平均数(Simple Moving Average, SMA)，加权移动平均数(Weighted Moving Average, WMA)，和指数移动平均数(Exponential Moving Average, EXPMA或EMA)。

使用matplotlib可视化dataframe：让你的数据更生动有趣

木头大左的博客

08-29

1044

在数据分析和可视化领域，matplotlib是一个非常强大的工具。它可以帮助将数据以图形的形式展示出来，使得数据更加直观、易于理解。本文将介绍如何使用matplotlib来可视化pandas中的DataFrame对象。

matplotlib 饼图 dataframe_数据可视化~matplotlib饼图、柱状图

weixin_34722015的博客

01-24

1176

matplotlib除了可以绘制曲线图，还可以绘制统计图形，这篇文章介绍饼图、柱状图等几种常用统计图形的绘制方法。1、饼图使用pie()方法绘制饼图：print('\n-----欢迎来到juzicode.com')print('-----公众号: 桔子code/juzicode \n') import matplotlib.pyplot as pltif __name__ == '...

matplotlib.pyplot画图dataframe

weixin_42795763的博客

11-01

962

【代码】matplotlib.pyplot画图dataframe。

【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

1738

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。

使用python计算最优解 加权平均数统计数据绘制可视化图形这些需要安装vscode吗

02-18

好的，我需要回答用户的问题：使用Python计算最优解、加权平均数、统计数据、绘制可视化图形是否需要安装VS Code。首先，用户之前询问了VS Code的下载地址，现在想知道是否需要它来完成这些Python任务。首先，我...

[Matplotlib] DataFrame.plot()用法 - 子图编辑

zzhe

09-24

4405

DataFrame.plot()函数的参数详解，很多博主介绍过，例如：https://blog.youkuaiyun.com/h_hxx/article/details/90635650 但DataFrame.plot()函数中的参数，很难编辑子图，子图中图例、坐标的字体和字号应该如何修改？经过各种搜索和学习，我找到一种比较容易理解和实现的方法： DataFrame.plot()参数画图，字体特别小： month.plot(subplots=True,style='k.-',markersize = 15,.

python matplotlib 画dataframe的时间序列图实例

01-02

在python中经常会用到pandas来处理数据，最常用的数据类型是dataframe，但是有时候在dataframe有时间字段需要画时间序列图的时候会遇到一些问题，下面是我处理这个问题的一个小案例，希望可以帮到在坑里的小朋友哦，开个小玩笑。 code as fallows: doc_list = [] doc_target = doc.iloc[:, 141:142] for i in doc.iloc[:, 3:4].values.tolist(): for j in i: doc_list.append(datetime.datetime.strptime(j, %Y-%m-%

Python 实例｜matplotlib｜DataFrame.plot 画各类图样例

长行

03-21

1812

【代码】笔记｜matplotlib 技巧｜DataFrame.plot 画各类图样例。

使用matplotlib中的dataframe.lot()函数编辑条宽

05-31

446

通过设置参数`x='Category'`指定x轴的数据列（这里假设为类别），`y=['Value1', 'Value2']`指定要比较的y轴数据列（这里分别对应两个数值列），`kind='bar'`指定绘制类型为条形图，而`width=0.5`则是设置条宽为0.5。- **准备或加载DataFrame**：如果您的数据已经存储在CSV文件中，可以使用`pd.read_csv()`函数来加载数据到DataFrame。- `DataFrame.plot()`方法支持多种绘图类型，包括线图、散点图等。

Python使用Matplotlib可视化Pandas DataFrame指定数据列原始数据及其指数移动平均结果数据列的对比可视化图像

CyberNova的博客

09-04

221

在本文中，我们将使用Matplotlib来绘制Pandas DataFrame中指定数据列的原始数据以及其指数移动平均结果数据列的对比图像。综上所述，本文介绍了如何使用Matplotlib可视化Pandas DataFrame中指定数据列的原始数据及其指数移动平均结果数据列的对比图像。假设我们有一个包含日期和销售额的DataFrame，我们将以销售额作为原始数据列，并计算其指数移动平均结果数据列。通过这样的可视化图像，我们可以直观地比较原始数据列和指数移动平均结果数据列之间的趋势和变化。

dataframe多条件选择_你了解matplotlib吗？多类别条形图篇

weixin_39878646的博客

11-27

363

这篇文章来探索下多类别条形图比如各学校包含语文、数学、英语三科成绩的条形图怎样绘制。在绘图之前，先来复习一下条形图函数中主要参数的含义：x控制的是每个条在x轴方向上的位置；height控制的是每个条的长度；width控制的是每个条的宽度；bottom控制的是每个条在y轴方向的起始位置orientation控制的是条形的方向，是纵向还是横向，默认是纵向的。小例子辅助理解：x = [0.7, 1.5,...

python绘制时间序列图_python matplotlib 画dataframe的时间序列图实例

weixin_34928052的博客

12-23

4593

python matplotlib 画dataframe的时间序列图实例在python中经常会用到pandas来处理数据，最常用的数据类型是dataframe，但是有时候在dataframe有时间字段需要画时间序列图的时候会遇到一些问题，下面是我处理这个问题的一个小案例，希望可以帮到在坑里的小朋友哦，开个小玩笑。code as fallows:doc_list = []doc_target = d...

使用Matplotlib进行基本数据可视化

att1472的博客

06-15

1341

通过本文的介绍，你应该已经掌握了如何使用。

数据分析pandas and matplotlib详细学习（1）———— Dataframe介绍（2022.7.13）

zyx111999222的博客

07-13

608

pandas 常用 pd作为简称matplotlib 常用 plt作为简称与numpy相比，pandas库更擅长处理二维数据，pandas库主要有Series和DataFrame两种数据结构。Series类似于通过Numpy库创建的一维数组，不同的是Series 对象不仅包含数组，还包含一组索引，其创建方式如下：out : 0 小猪 1 喜欢 2 你 dtype: object 不过Series单独使用的比较少，我个人感觉，碰到的少，我们学习他主要是为

Python实现克里金插值与空间数据可视化

在本项目“Python克里金插值及可视化[项目源码]”中，作者系统地展示了如何利用Python语言中的`pykrige`库实现克里金插值全过程，并结合`plotnine`和`Basemap`等数据可视化工具对插值结果进行多维度图形展示。...