1.5.5 ?数据可视化
(1)下面代码导入了一些用于数据可视化的常用库,这些库提供了丰富的绘图功能,可以创建各种统计图表和交互性可视化。
(2)使用库Plotly创建了一个交互性的曲线图,展示了比特币的关闭价随时间的变化趋势。通过go.Figure创建图表对象,使用update_layout设置图表布局,包括标题和模板,最后通过show()展示生成的比特币关闭价图表。这能够直观地呈现比特币价格的走势,帮助用户更好地理解和分析数据。
执行效果如图7-8所示。
图7-8 ?比特币的关闭价随时间的变化趋势
(3)使用库Plotly创建了一个交互性的线图,展示了比特币的交易量 (Volume) 随时间的变化趋势。通过 go.Figure 创建图表对象,使用 update_layout 设置图表布局,包括标题和模板,最后通过 show() 展示生成的比特币交易量图表。这有助于直观地观察比特币市场的成交量变化,为交易趋势提供信息。
执行效果如图7-8所示。
图7-8 ?比特币的交易量 (Volume) 随时间的变化趋势图
(4)下面代码用于计算比特币数据框 BTC_Data 中各列之间的相关性,并使用 Seaborn 绘制了一个热力图。
执行效果如图7-8所示,热力图中的颜色深浅表示不同列之间的相关性程度,通过颜色的变化可以直观地观察到各变量之间的关系。这有助于分析比特币数据中各个特征之间的相互影响。
图7-8 ?相关性热力图
(5)定义函数 candelstick_chart,用于创建基于 Plotly 的蜡烛图(Candlestick Chart)。函数接受两个参数,data 是包含开盘价、最高价、最低价和收盘价的时间序列数据,title 是图表的标题。蜡烛图展示了金融市场的价格走势,包括每个时间点的开盘、最高、最低和收盘价格。通过调用 update_xaxes 和 update_yaxes 方法,函数设置了图表的横轴和纵轴的标签和标题。最后,通过调用 update_layout 设置整体图表的标题和模板,返回生成的蜡烛图对象。
(6)通过使用上面定义的蜡烛图函数 candelstick_chart,创建了一个展示比特币价格趋势的蜡烛图。通过传递 BTC_Data[-90:],选择了最近的90天的数据进行可视化,标题为 "Bitcoin(BTC)"。最后,通过 btc_plot.show() 显示生成的蜡烛图,使用户可以直观地观察比特币价格的走势。
执行效果如图7-8所示。
图7-8 ?比特币价格趋势蜡烛图
(7)定义函数 ohlc_chart,用于创建基于 Plotly 的 OHLC 图(Open-High-Low-Close Chart)。函数 ohlc_chart接受两个参数,data 表示包含开盘价、最高价、最低价和收盘价的时间序列数据,title 是图表的标题。OHLC 图展示了金融市场的价格走势,包括每个时间点的开盘、最高、最低和收盘价格。通过调用 update_xaxes 和 update_yaxes 方法,函数设置了图表的横轴和纵轴的标签和标题。最后,通过调用 update_layout 设置整体图表的标题和模板,返回生成的 OHLC 图对象。
(8)下面代码调用上面定义的 OHLC 图函数 ohlc_chart,创建了一个展示比特币价格趋势的 OHLC 图。通过传递 BTC_Data[:-200],选择了除去最后200天的数据进行可视化,标题为 "Bitcoin"。最后,该函数将生成的 OHLC 图对象返回,但由于未使用 show() 函数,图表不会直接显示。如果需要显示图表,可以调用 show() 方法。
执行效果如图7-8所示。
图7-8 ?比特币价格趋势的 OHLC 图
(9)定义函数vol_traded,用于创建基于 Plotly 的交易量面积图。函数vol_traded接受三个参数,data 是包含时间、交易量信息的数据框,title 是图表的标题,color 是指定图表线颜色的参数。该函数使用 px.area 创建面积图,其中 line_color 参数指定了线条的颜色,同时通过 update_xaxes 和 update_yaxes 设置了横轴和纵轴的标签。最后,通过 update_layout 设置整体图表的标题和模板,返回生成的面积图对象。
(10)下面代码调用了上面定义的 vol_traded 函数,创建了一个展示比特币交易量变化的面积图。通过传递 BTC_Data[-90:],选择了最近的90天的数据进行可视化,标题为 "Bitcoin",并指定线条颜色为蓝色。最后,该函数将生成的面积图对象返回,但由于未使用 show() 函数,图表不会直接显示。如果需要显示图表,可以调用 show() 方法。
执行效果如图7-8所示。
图7-8 ?比特币交易量变化的面积图
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