［解決！Python］Excelワークシートに株価チャートを作成するには（OpenPyXL）
［解決！Python］Excelワークシートに株価チャートを作成するには（OpenPyXL）：解決！Python OpenPyXLが提供するStockChartクラスとBarChartクラスを使って、各種の株価チャート（ローソク足など、と棒グラフの組み合わせ）を作成する方法を紹介する。 from openpyxl import Workbook wb = Workbook() ws = wb.active values = [ ['日付', '出来高', '始値', '高値', '安値', '終値'], ['2022年4月1日', 100300, 2289, 2289, 2212, 2263], ['2022年4月4日', 146700, 2299, 2375, 2265, 2375], ['2022年4月5日', 119400, 2398, 2434, 2376, 2390], ['20
［解決！Python］Excelワークシートにドーナツグラフを作成するには（OpenPyXL）
［解決！Python］Excelワークシートにドーナツグラフを作成するには（OpenPyXL）：解決！Python DoughnutChartクラスを使って、ドーナツグラフを作成したり、そこにパーセンテージ表示を加えたり、同心円状に複数の系列のデータを表示したりする方法を紹介する。 from openpyxl import Workbook wb = Workbook() ws = wb.active values = [ ['Product', '2020', '2021'], ['A', 4000, 4500], ['B', 3000, 2500], ['C', 2000, 1800], ['D', 1000, 1200] ] for v in values: ws.append(v) wb.save('sample_chart.xlsx') from openpyxl.chart i
Pythonでグラフを描こう ― 棒グラフ／ヒストグラム／散布図／ヒートマップ
連載目次 前回は、「ビジュアライズ（可視化、視覚化）」というテーマの前編として、関数をグラフ化することによりモデルを可視化する方法を見ました。今回は後編です。収集したデータや分析結果を可視化するために、棒グラフやヒストグラム、散布図、ヒートマップなどを作成します。 今回の練習問題としては、3D散布図と個別の2D散布図を並べて描く例、回帰分析を行って散布図に回帰直線を重ねて描く例を取り上げます。もちろん、全て中学／高校までの数学の知識があれば作成できるプログラムです。グラフ化するデータの準備についてはある程度Pythonの経験がないと難しい部分もありますが、分からない部分については「おまじない」だと思ってサンプルコードをそのまま入力してもらって構いません。 見出し／図／リスト／脚注などの番号は、前編である前回からの続き番号となっています。
Python ユーザでも『データ可視化入門』で練習できるようにパッケージを作った + Plotnine との互換性ガイド - ill-identified diary
概要 pysocviz が提供する機能 ggplot2 と同じようにできないところとその対策 aes() にクオートされてない変数を指定できない R のように改行できない ggplot2 で使えた色名が使えない ggplot2 で使えた linetype が使えない 文字化けの回避 ggrepel パッケージの利用 scales::percent などの単位・スケール指定 テーマや色パレットのプリセットを変更したい場合 subtitle/caption が表示されない 複数のグラフを連結できない hjust/vjust が使えない グラフ内の図形やテキストの大きさのバランスがおかしい geom_smooth/stat_smooth で一般化加法モデル (GAM) による平滑化ができない geom_quantile の method 指定ができない geom_smooth/stat_smoo
【Python】データ可視化ライブラリ Altair を使いこなす - Qiita
更新のお知らせ 好評につきまして Altair のハンズオン資料を大幅アップデートしました。ぜひこちらもご活用ください。 概要 本稿ではグラフ可視化ライブラリ Altair を用いて、interactive な図を作成する方法を紹介する。前稿では Kaggle のデータセットを用いたが、今回は乱数を用いてクロスセクションデータ（ある一点のデータ）と時系列データをそれぞれ生成し、それぞれに適した可視化を説明する。 ハンズオン (2022年11月26日追記) 本稿のipython notebookを公開しました（WEB形式, ソースコード）。よろしければご活用ください。 Altair の長所 データ可視化記述フォーマット VEGA に準拠したデザイン streamlit などでサーバーを立てなくても interactive な図を html や vega で出力できる。（interactive
グラフ作成のためのチートシートとPythonによる各種グラフの実装 - Qiita
本記事ではデータの性質毎にグラフおよびそれが伝える内容を整理し，Pythonによるそれらの実装を示す． ここでは From Data to Viz に従って整理する． ただし，一部のグラフ2とMapsとNetworkは扱わない． また，各グラフが得意とする表現は5 Quick and Easy Data Visualizations in Python with Codeで用いられている以下の図に従い，比較，分布，構成，関係，の4種類で分類する． 他の分類基準に興味がある方は他に記事があるのでそちらを参照されたい3． 本章の残りの部分ではグラフ作成時の注意点や実装方針を述べ，実行環境を明記する． 第2章ではデータの性質・目的毎にグラフを整理し，第3章でそれらの実装を示す． 最後に，第4章で参考資料を記す． 方針 グラフ作成時の注意点 ある変数についてプロットする際，凡例が複数になる場合は各
Python でデータ分析するのに適したグラフツール3選
概要 Python でのデータ分析作業に向いたグラフ作成ツールの機能比較です。Python のグラフ作成ツールといえば matplotlib ですが、正直言って煩雑な構文で、こういった作業に向かないと思います。そこで、今回は使えそうな以下の3つ+α1のパッケージについて、大雑把に紹介します。 plotnine altair seaborn (pixiedust) グラフ作成ツールに求められる要件 サンプルコードと結果だけ見たい場合はここは読み飛ばしても問題ないです。 たとえば pandas-profiling はデータフレーム内の全ての列に対して記述統計量をとり、簡易的なヒストグラムなんかも表示してくれますが、多くの場合それだけでは不十分です。高次元のデータから変数間の関係を読み取ることを意図していました。いわゆる探索的データ解析 (EDA) に近いものだと思います2。変数どうしの関係を様
【Day-14】株価や仮想通貨で使える、5つのテクニカル分析を解説&Pythonで実装してみた - プロクラシスト
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 14日目。 時系列データでまず思いつくのは、株価のチャートですよね。 また、最近はやっている仮想通貨。私も最近coincheckに入金しました。 ビットコイン取引所 "coincheck" やっぱ、実際にお金が絡むとちゃんと勉強しようって言う気になる！笑 せっかくチャートを見るわけだし、その見方について勉強しておこうと思いました。 そしてせっかくなので、自分で実装してどういう仕組みなのかまで知っておこうと思いました。 理系だからね、分からないものを使うのは嫌だからね。 というわけで、Python(主にPandasとMatplotlibを用いながら)でテクニカル指標についてやっていきます。扱うデータは三年分の日経平均株価。 指標について知りたい人も、自分で実装してみたいという人もどうぞ。 テクニカル分析とファンダメンタル分析 実装において ローソク足
PythonのGUIライブラリKivyによるクロスプラットフォームGUIアプリ作成入門 - MyEnigma
Kivyプログラミング ―Pythonで作るマルチタッチアプリ― (実践Pythonライブラリー)posted with カエレバ原口 和也 朝倉書店 2018-06-25 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに Windowを作る アクションバーを作る テキスト入力ボックスを作る ボタンのUIを作る スライダーUIを作る チェックボックスのUIを作る matplotlibのグラフをkivyの一部として利用する 二次元の地図データを埋め込む 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 先日、 PythonのマルチプラットフォームGUIライブラリである Kivyを紹介しましたが、 myenigma.hatenablog.com myenigma.hatenablog.com 今回は、Kivyによる基本的なGUIシステムの 作り方を紹
Python Graph Gallery | The Python Graph Gallery
👋 The Python Graph Gallery is a collection of hundreds of charts made with Python. Graphs are dispatched in about 40 sections following the data-to-viz classification. There are also sections dedicated to more general topics like matplotlib or seaborn. Each example is accompanied by its corresponding reproducible code along with comprehensive explanations. The gallery offers tutorials that cater
Python/pandas/matplotlibを使ってcsvファイルを読み込んで素敵なグラフを描く方法（Mac/Raspberry Pi） - karaage. [からあげ]
gnuplotはもう嫌だ！pythonでグラフを書きたい！ 以前こんな感じにRaspberry Piでセンサのデータを取得して可視化していました。 グラフ描くとき、昔ながらのgnuplotを使ったのですが、こんなコメントが。 Raspberry Pi + BME280モジュールで自動で温度・湿度・気圧を測定してグラフ化する - karaage. [からあげ] せっかくなのでグラフにしよう、と思って調べて最初にみつかったのがgnuplotだった。お、おぅ。（昔はgnuplotかなり使い込んでた）2017/02/17 19:10 ぐ、ぐぬぬ（gnuplotだけに）。やはり今どきはgnuplotはスマートじゃないのだろうか。どうせならpythonで完結したいよねということで、pythonでグラフを描く方法を調べてグラフを描いて見ました。 色々調べた結果、以下のような、いかにも「gnuplotで描
![Python/pandas/matplotlibを使ってcsvファイルを読み込んで素敵なグラフを描く方法（Mac/Raspberry Pi） - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e84f1d4c74b92e98f3b72a55a5d9e1fc7779666e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20170516%2F20170516224815.png)
pythonで美しいグラフ描画 -seabornを使えばデータ分析と可視化が捗る その1 - Qiita
Pythonでのグラフ描画 Pythonチャートを描く場合の定番は「matplotlib」ですが、その見た目のやや野暮ったい感じと、表記法のややこしさが指摘されています。 そこで、この記事ではMatplotlibの機能をより美しく、またより簡単に実現するためのラッパー的存在である、「Seaborn」の使い方を取り上げます。 ◆ Overview of Python Visualization Tools http://pbpython.com/visualization-tools-1.html 上記の記事ではMatplotlibとSeabornについて下記のように書かれています。 matplotlibについて Matplotlib is the grandfather of python visualization packages. It is extremely powerful b
IPythonでクリクリできる図を作ろう - Qiita
IPythonでクリクリできる図を作る方法を紹介します。一番簡単なのはインタラクティブなUIを自動的に作成するinteract関数 (IPython.html.widgets.interact) を使う方法です。 注１）この記事よりもう少し詳しい説明はInteractの使い方としてnbviewerにまとめておきましたので、興味のある方はそちらもどうぞ。 注２）この記事のIPython Notebookはそのままnbviewerからダウンロードできます。インタラクティブな描画を手軽に試したい方はどうぞ。 最初に必要となるモジュールを読み込みます。 from __future__ import print_function from IPython.html.widgets import interact, interactive, fixed from IPython.html import
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GitHub - gtnx/pandas-highcharts: Beautiful charting of pandas.DataFrame with Highcharts
Python-Highchartsのドリルダウンでポートフォリオを可視化する - Qiita
mkaz/termgraph: a python command-line tool which draws basic graphs in the terminal
http://www.mathgram.xyz/entry/plotly