Python für Finanzen, 2. Auflage

Kapitel 7. Datenvisualisierung

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Verwende ein Bild. Es sagt mehr als tausend Worte.

Arthur Brisbane (1911)

In diesem Kapitel geht es um die grundlegenden Visualisierungsmöglichkeiten der matplotlib und plotly Pakete.

Obwohl mehr Visualisierungspakete zur Verfügung stehen, hat sich matplotlib als Maßstab etabliert und ist in vielen Situationen ein robustes und zuverlässiges Visualisierungswerkzeug. Es ist sowohl für Standarddiagramme einfach zu verwenden als auch flexibel, wenn es um komplexere Diagramme und Anpassungen geht. Darüber hinaus ist es eng mit NumPy und pandas und den von ihnen bereitgestellten Datenstrukturen.

matplotlib erlaubt nur die Erstellung von Plots in Form von Bitmaps (zum Beispiel im PNG- oder JPG-Format). Moderne Webtechnologien, die z. B. auf dem Data-Driven Documents (D3.js)-Standard ( )basieren , ermöglichendagegen schöne interaktive und auch einbettbare Plots (interaktiv, weil man z. B. hineinzoomen kann, um bestimmte Bereiche genauer zu betrachten). Ein Paket, mit dem sich solche D3.js-Diagramme mit Python erstellen lassen, ist plotly. Eine kleinere zusätzliche Bibliothek, genannt Cufflinksintegriert plotly eng mit pandas DataFrame Objekten und ermöglicht die Erstellung beliebter Finanzdiagramme (z. B. Candlestick-Charts).

In diesem Kapitel werden hauptsächlich die folgenden Themen behandelt:

"Statische 2D-Darstellung" ...