Python : créer des données interactives avec des graphiques

Name: Python : créer des données interactives avec des graphiques
Author: Brian Higgins

Création de tracés interactifs à l'aide de HVPlot.

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Cours : à la demande

Bonjour, je m'appelle Brian Higgins, et dans ces leçons, vous apprendrez à utiliser HVPlot, vous explorerez les widgets des barres d'outils, et vous apprendrez comment ajouter un widget de filtre. Dans cette leçon, je vais vous montrer comment créer des données interactives avec des parcelles. Analyse de données Python utilise beaucoup la bibliothèque de données Pandas. HVPlot fournit une API de traçage de haut niveau basée sur HoloViews qui fournit une API générale et cohérente pour le traçage. HVPlot peut être utilisé avec des trames de données pandas pour créer des parcelles interactives. Nous ferons cela dans cette leçon. Tout d'abord, nous allons importer la bibliothèque pandas, la bibliothèque numpy, et HVPlots bibliothèque de pandas. Faisons-le d'abord dans notre première cellule de code. Ensuite, nous allons créer un bloc de données sur le cours des actions Pandas, qui nous utiliserons pour le traçage interactif. Tout d'abord, nous générerons des dates pour le premier trimestre ou le premier 120 jours de 2022. Notre date de début sera donc le 1er janvier 2022. Les périodes que nous passerons sont 120, debout pendant 120 jours. Pour ce faire, nous appellerons la fonction de plage de dates pandas et mettez le résultat dans une variable appelée dates. Ensuite, nous utiliserons la fonction randint de NumPy, passant d'une valeur basse de 100 à une valeur haute de 1 000, avec une taille, c'est-à-dire un nombre de jours, de 120. Nous placerons la liste aléatoire des cours des actions dans notre variable de données de soulignement de prix. Ensuite, nous appellerons la fonction de trame de données pandas pour créer notre trame de données pandas appelée DF. Et nous y passerons un en-tête de colonne appelé date, auquel seront associées les valeurs de notre liste de dates. Et nous aurons un autre en-tête de colonne appelé TSLA, représentant les cours fictifs des actions Tesla que nous avons attribués dans le prix, souligner la variable de données au-dessus de. Le prochain appel utilisera la fonction head de trames de données, ce qui vous donnera essentiellement les cinq premières lignes du cadre de données que nous avons créé pour vous donner une idée de ce que à quoi ressemblent les données. cinq premiers jours de 2022 dedans, suivi de la colonne du cours de l'action TSLA ou Tesla, qui a nos cours aléatoires des actions pour les cinq premiers jours de janvier 2022. Ensuite, nous utiliserons ce bloc de données pour tracer à l'aide du tracé HV. Et notre base de données contient à nouveau les cours des actions de notre stock Tesla, pour cet exemple. Le tracé HV peut générer des tracés à partir des trames de données de Panda. C'est pourquoi c'est pratique pour la leçon que nous faisons ici. Nous allons donc utiliser notre trame de données DF, déjà créée, et appelez la fonction HVplot avec, en passant notre axe x, nommer cette date. Notre axe X sera donc la colonne de date de notre bloc de données pour notre intrigue que nous générons. Exécutons ce code.

Intermédiaire Fournisseur : Brian Higgins 3 leçons · 14m en Arabe, Allemand, Anglais, Espagnol, Français, Portugais, Chinese

Description du cours

Dans ces leçons, vous apprendrez à créer des tracés interactifs à l'aide de HVPlot. La bibliothèque Python HVPlot est une API de traçage de haut niveau basée sur HoloViews, qui fournit une API générale et cohérente pour le traçage des données. Nous allons vous montrer comment utiliser HVPlot et comment fonctionnent les différents widgets de la barre d'outils, avec des fonctions telles que le panoramique, la réinitialisation, le zoom de la boîte, le zoom de la molette, l'enregistrement et le survol. Ces fonctionnalités vous permettront de déplacer le graphique, de zoomer ou de dézoomer sur le graphique et d'obtenir des données sur un point d'intérêt dans le graphique.

Nous vous montrerons également comment la fonction d'enregistrement vous permet d'enregistrer une image graphique sur disque pour une utilisation ultérieure. Pour ces graphiques, vous utiliserez la bibliothèque Python Numpy pour générer des données hypothétiques aléatoires à tracer. Ensuite, vous apprendrez à ajouter et à utiliser un widget de filtre sur votre HVPlot, ce qui vous permettra d'afficher le graphique linéaire de la liste des données sur lesquelles vous filtrez.

Ce que vous allez apprendre

Créer des graphiques linéaires (line plots) interactifs à l'aide de la bibliothèque Python HVPlot
Utiliser les widgets de la barre d'outils HVPlot, y compris le panoramique (pan), la réinitialisation (reset), le zoom encadré (box zoom), le zoom molette (wheel zoom), la sauvegarde et le survol (hover)
Générer des données hypothétiques aléatoires à tracer (plot) à l'aide de la bibliothèque Python NumPy
Ajouter et utiliser un widget de filtre pour concentrer un graphique linéaire sur des données sélectionnées
Enregistrer une image de graphique sur le disque pour une utilisation ultérieure avec la fonction de sauvegarde

Points clés à retenir

HVPlot est une API de traçage (plotting API) de haut niveau construite sur HoloViews qui fournit une API générale et cohérente pour le traçage de données.
Les widgets de la barre d'outils vous permettent de déplacer le graphique, de faire un zoom avant ou arrière et d'obtenir des données sur un point d'intérêt, y compris les fonctions de panoramique (pan), de réinitialisation, de zoom par boîte (box zoom), de zoom molette (wheel zoom), d'enregistrement et de survol.
La fonction d'enregistrement vous permet d'enregistrer une image de graphique sur un disque en vue d'une utilisation ultérieure.
La bibliothèque Python NumPy est utilisée pour générer des données hypothétiques aléatoires à tracer (plot).
Un widget de filtre ajouté à un HVPlot vous permet d'afficher le graphique linéaire pour la liste de données sur laquelle vous effectuez le filtrage.

Foire aux questions

Que vais-je apprendre dans ce cours ?

Vous apprendrez à créer des graphiques linéaires (line plots) interactifs à l'aide de HVPlot, à utiliser chaque widget de la barre d'outils associé à un graphique HVPlot et à ajouter un widget de filtre à un graphique linéaire pour vous concentrer sur des données.

Qu'est-ce que HVPlot ?

La bibliothèque Python HVPlot est une API de traçage de haut niveau construite sur HoloViews, qui fournit une API générale et cohérente pour tracer (plot) des données.

Quels widgets de la barre d'outils le cours couvre-t-il ?

Le cours couvre les widgets de la barre d'outils avec des fonctions telles que le panoramique (pan), la réinitialisation, le zoom encadré (box zoom), le zoom molette (wheel zoom), la sauvegarde et le survol, qui vous permettent de déplacer le graphique, de zoomer vers l'avant ou vers l'arrière, et d'obtenir des données sur un point d'intérêt.

Quelle bibliothèque Python est utilisée pour générer les données des graphiques ?

Le cours utilise la bibliothèque Python NumPy pour générer des données hypothétiques aléatoires à tracer.

Quels sujets les leçons couvrent-elles ?

Les leçons portent sur la création d'un graphique linéaire interactif à l'aide de HVPlot, l'exploration des widgets de la barre d'outils et l'ajout d'un widget de filtrage.