数据可视化

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/05c39d35fc4542cc9fc763d812220af9

\

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

导语

介绍了平台数据接口DataSource后，本文介绍如何实现常用的绘图功能。

为了方便大家绘图，平台封装了HighChart绘图工具T.plot，同时平台也支持常用的matlibplot模块和seaborn模块。

绘图模块T.plot

针对Pandas的DataFrame对象可以使用T.plot函数绘图， 在用户模块-共享模块中，我们可以找到T.plot绘图模块，可以拖拽模块至画布，连接m5模块和T.plot模块

模块

{{use_style}}

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

[https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU](https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecd

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

导语

本文是基于StackAbuse的一篇讲解Seaborn的文章 上编写。 附示例及实现代码，可直接前往文末 一键克隆代码 进行实践研究。

在前一篇文章 Pandas数据可视化工具——Seaborn用法整理（上），我们了解了如何使用这些Seaborn代码绘制分布图和分类图。在本文中，我们将继续讨论Seaborn提供的一些其他以绘制不同类型统计图的功能，我们将

无论你如何看待数据科学这门学科，都不能轻易忽视数据的重要性，以及我们分析、组织和理解数据的能力。Glassdoor 网站收集了大量的雇主和员工的反馈数据，发现在美国“25个最好的工作职位清单”中排名第一的是数据科学家。尽管排名摆在那里，但毫无疑问，数据科学家们研究的具体工作内容仍会不断增加。随着机器学习等技术变得越来越普遍，像深度学习这样的新兴领域获得了来自研究人员、工程师以及各大公司更多的关注，数据科学家会继续站在创新浪潮之巅并且推动技术的不断发展。

尽管拥有强大的编码能力非常重要，但数据科学也并非全部都是关于软件工程的（事实上，能够熟练掌握python已经足够很好的开展工作了）。数据科学

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/0150d45766bd42e2bd5c4f05b0df6644

\

matplotlib 是一个 Python 编程语言和其数值数学扩展包 NumPy 的绘图库。它提供了各种绘图工具，使得开发者可以绘制各种静态、动态、交互式的可视化图表。

为什么要用matplotlib？

1. 灵活性：matplotlib 提供了广泛的图表类型和样式选项，使得用户可以根据需要定制图表的每一个细节。无论是简单的线图、柱状图，还是复杂的等高线图、3D图，matplotlib 都能轻松应对。
2. 易用性：尽管 matplotlib 功能强大，但它的 API 设计相对直观，容易上手。而且，它与 Python 和 NumPy 完美集成，使得数据处理

Matplotlib是Python编程语言中最广泛使用的绘图库之一，提供了一个强大的接口来创建各种静态、动态和交互式的图表和可视化。由于其灵活性和易用性，Matplotlib成为数据科学、工程、金融分析和量化研究中不可或缺的工具。

核心概念

Matplotlib是基于NumPy数组的绘图库，支持多种格式的输出，并且可以生成高质量的图形，如线图、散点图、条形图、直方图、饼图等。它设计的初衷是为了让简单的事情更加简单，复杂的事情成为可能。

核心功能

• Figure和Axes：Matplotlib的图形都位于Figure对象中，你可以认为Figure

BigCharts 介绍

BigCharts是专业的金融市场和量化投资数据可视化探索与分析工具，致力于为用户提供高效、易用、可定制的数据可视化解决方案，提升用户在数据探索、分析和决策过程中的效率与准确性，成为量化投资者和金融分析师的得力助手。

快速入门

• import bigcharts
• bigchart.Line(…) 构建图表
  • .render() 显示图表
• 传入 DAI SQL 作为数据源

import bigcharts

bigcharts.Line("SELECT date, close FROM cn

接口

• bigchart.Chart 定义查看 Chart文档

对于Bar（条形图）的 _type=”bar” 和 series_options：

bigcharts.Chart(
    ... 其他参数

    # 【设置图表类型】图表类型，具体参考各类型图表
    type_ = "bar",

    # 各数据系列配置项，其中key为数据系列名称，value为配置项，配置项定义见具体图表
    series_o

接口

• bigchart.Chart 定义建议 Chart文档

对于Line（折线图）的 _type=”line” 和 series_options：

bigcharts.Chart(
    ... 其他参数

    # 【设置图表类型】图表类型，具体参考各类型图表
    type_ = "line",

    # 各数据系列配置项，其中key为数据系列名称，value为配置项，配置项定义见具体图表
    serie

摘要

文本情感分析，也称为意见挖掘，是指用自然语言处理、文本挖掘以及计算机语言学等方法来识别和提取原素材中的主观信息。本文基于文本舆情构建股市情绪指标。数据来源近1年某xx股吧正文及评论，进行数据清理后使用计算机语言进行分词，利用数据可视化将分词结果以字云的形式展示。根据字云图和字频整理确定情绪词汇词典，将情绪表达相对强烈的词设置高分数，相对温和的情绪词设置为低分数。分别计算出文本积极的和消极的情绪分数，最后加和形成总的情绪分数指标。

结论1

自2020年3月18日到2021年3月28日的样本期，情绪指标总分大于0（即积极分数>消极分数）出现的总频率为74%，说明这

https://bigquant.com/experimentshare/7ef4687a8cff48c3a1e5960a493dc1e7

\

\

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/10ddc26e7b674144ab9e3738b63010a1

\