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【Day 17】Matplotlib視覺化教學 -散點圖、子圖表

閱讀時間約 4 分鐘
今天將進入Matplotlib的最終教學,今天就來介紹除了我們常見的折線圖、圓餅圖、長條圖外,我們也相當常用在金融數據分析上的圖形,也就是「散點圖」,以及再教如何畫出子圖表,這些圖表能讓你報告起來不只更加專業,也讓閱覽者可以更加的了解你的研究內容唷!!(程式碼位於文章下方)

散點圖

首先我們來介紹散點圖,散點圖有以下的優點
  1. 非常適合顯示變量間的關係,可用來可視化一組或多組的兩個變量間的相關性
  2. 散點圖顯示兩個數字變量的數據點,並在X、Y軸上顯示一個變量
  3. 可用來檢視兩個變量之間是否存在關聯性

匯入模組

首先當然是匯入我們的主角Matplotlib,以及我們會用到的Nampy

繪製散點圖

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我出生於財務金融與資訊背景,滿20歲便開始踏入股市。從當初對股市一無所知的菜鳥,到現在成為一名專注於AI股市研究的分析師,這是我的成長歷程。   我崇尚彼得·林區所強調的理念,認為在生活和工作中觀察,從周遭環境中挑選出適合投資的股票,並搭配近期快速崛起的程式交易、大數據分析等AI技術,立志打造輕鬆又便利的投資之路。
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今天我們還是要繼續進行Matplotlib的畫圖教學,但今天不在是折線圖了,我們來畫其他的圖,就是圓餅圖跟長條圖看看吧!!
今天進入了我們30天衝刺班的一半了,也就是第15天的部分,我們今天要進入視覺化,也就是畫圖的領域了,在先前Day7時我們有聊到,在金融數據分領域上,常用的畫圖模組有兩個,分別是「Matplotlib」以及另一個是「Seaborn」,今天我們就先以「Matplotlib」為主來進行教學吧!!
沒錯,今天還是要繼續進行pandas教學,因為pandas對於我們資料的處理來說,真的太重要了,但別放棄,今天將會是pandas的最後一天教學,今天我們就來學習如何對資料庫進行分組,以及我們在分析股票時最重要的時間序列上的處理,那廢話不多說,馬上進行我們今天的教學吧!!
今天我們就來繼續對昨天的資料庫進行更多的操作教學,今天會教如何更改index的欄位、如何更改index或是columns的名稱,以及如何進行資料的合併
在昨天的教學中,我們用了自己創立的DataFrame做了一些基礎的操作教學,今天我們就來點實際的教學,透過真實的csv檔來一步步學習該如何處理吧!!
今天我們將進入Pandas的領域,雖然Python在資料整理及準備面向是強項,但在資料分析與建模上卻不是如此,所以Pandas的出現就是為了彌補這個缺陷,也是我們日後在進行數據分析相當重要的模組之一,所以要好好學習唷!!
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