Python para Finanzas, 2ª Edición

Capítulo 7. Visualización de datos

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Utiliza una imagen. Vale más que mil palabras.

Arthur Brisbane (1911)

Este capítulo de trata sobre las capacidades básicas de visualización del matplotlib y plotly paquetes.

Aunque en hay más paquetes de visualización disponibles, matplotlib se ha establecido como la referencia y, en muchas situaciones, como una herramienta de visualización robusta y fiable. Es a la vez fácil de usar para gráficos estándar y flexible cuando se trata de gráficos más complejos y personalizaciones. Además, está estrechamente integrada con NumPy y pandas y las estructuras de datos que proporcionan.

matplotlib sólo permite generar gráficos en forma de mapas de bits (por ejemplo, en formato PNG o JPG). Por otra parte, las modernas tecnologías web -basadas, por ejemplo, en el estándar D3.js (Data-Driven Documents)-permiten crear bonitos gráficos interactivos y también incrustables (interactivos, por ejemplo, en el sentido de que se puede hacer zoom para inspeccionar ciertas áreas con mayor detalle). Un paquete de que facilita la creación de estos gráficos D3.js con Python es plotly. Una biblioteca adicional más pequeña de, llamada Cufflinksintegra estrechamente plotly con los objetos pandas DataFrame y permite crear gráficos financieros populares (como los gráficos de velas).

Este capítulo trata principalmente los siguientes temas:

"Trazado 2D estático" ...