Py学习  »  Python

Python金融应用之利用Pyecharts做动态图(二)

西瓜财经资讯 • 3 年前 • 726 次点击  

NO.165

2020.07.21

工欲善其事,必先利其器


//


  - 前言 -  


◆ ◆ ◆ ◆



今天,小咖再来讲讲Pyecharts这一强大的数据可视化工具,其可将python与echarts结合,最终将得到动态且美观的图表(用html打开即为动态)。往期中,小咖曾展示过Pyecharts的动态柱状图、折线图的做法,今天则将带来动态饼图、散点图的做法。

资料来源:西瓜财经资讯

资料来源:西瓜财经资讯


  - 利用Pyecharts做动态图 -  


◆ ◆ ◆ ◆


为了实现以上功能需要进行以下完整步骤:


第一步:安装各种包

资料来源:西瓜财经资讯


第二步:从wind导入债券托管数据

资料来源:西瓜财经资讯


(1)首次使用Python的wind接口时,需要进行如下操作:wind客户端——量化——修复插件——修复Python接口。


(2)在导入“包”时已经导入了Windpy,并设置为w,之后的语句直接使用w即可。


(3)语句需要以w.start() 开始,否则所有与wind相关的程序都无法运行,但只要运行一次后不用重复运行。


(4)根据edb函数获取债券托管数据。之前我们往往通过以下语句得到dateframe:


bond=w.edb("M5639030","2020-01-01", "2020-07-21","Fill=Previous")


bondframe=pd.DataFrame(columns=bond.Codes,data=np.mat(bond.Data).T,index=bond.Times)    


但是经过对wind的探索,发现通过增加"error,"和“usedf=True”可以直接生成dateframe,语句如下:


error,bond=w.edb("M5639030","2020-01-01", "2020-07-21","Fill=Previous",usedf=True)


第三步:利用pyecharts做饼图

资料来源:西瓜财经资讯


(1)先安装pyecharts:

pip install pyecharts


(2)pyecharts主要语句有:

——add():主要方法,用于添加图表的数据和设置各种配置项

——print_echarts_options():打印输出图表的所有配置项

——render():默认将会在根目录下生成一个 render.html 的文件,支持path参数,设置文件保存位置,如 render(r"e:\my_first_chart.html"),文件用浏览器打开


(3)设置标题栏的属性:一般在实例化(初始化)类型时设置,如bar = Bar(“大标题”,“副标题”,其他)

——title_color = “颜色”:标题颜色,可以是‘red'或者‘#0000'

——title_pos = ‘位置':标题位置,如‘center',‘left'···

——width = 1200:图表的宽

——height = 800:图表的高

——background_color = "颜色":图表的背景色


(4)设置标签栏的属性:如bar.add(“标签名”,X值,Y值,其他属性)

——mark_line=["average"]:标出平均线

——mark_point['max', 'min', 'average']:标出最大最小和平均值的点

——legend_pos=‘left':标签的位置

——is_label_show=True:显示每个点的值

——is_datazoom_show=True:实现移动控制x轴的数量

——is_convert = True:x,y轴是否调换


(5)做饼图,语句可见上解释。具体包括:

——导入图形语句:from pyecharts import Scatter

——设置主标题与副标题、图形大小:pie = Pie()

——设置主题:pie.use_theme('roma') 
——添加饼图的数据及配置项:pie.add,包括数据,图例,标签等。


(6)通过设置不同主题,将得到如下不同的图表样式。

资料来源:西瓜财经资讯,不设置主题

资料来源:西瓜财经资讯,pie.use_theme('dark')

资料来源:西瓜财经资讯,pie.use_theme('roma')


第四步:从wind导入城镇居民人均可支配收入与消费性支出数据

资料来源:西瓜财经资讯


(1)方法同第二步。


第四步:利用pyecharts制作散点图

资料来源:西瓜财经资讯


(1)方法同第三步。


(2)使用不同主题,将得到如下不同结果。

资料来源:西瓜财经资讯,不设置主题

资料来源:西瓜财经资讯,scatter.use_theme('dark')


  - 后言 -  


◆ ◆ ◆ ◆


想要获取源代码的小伙伴关注公众号,后台回复“Python金融应用之利用Pyecharts做动态图(二)”即可。注意,源代码可以直接粘贴使用,而且是带文字说明的哦。


往期回顾:

一文看懂《积极型资产配置指南》的资产配置逻辑(全)

多周期资产配置法及大类资产配置应用

2020半年度大类资产及基金表现盘点

全面解读债券收益率曲线(全)

中债估值/YY估值的分析与对比

如何从护城河角度识别伟大的公司?(更)

最全!黄金行情与金价决定因素分析

美林时钟深度理解及在国内市场的应用(全)

一文看懂股债跷跷板效应

从本轮人民币对美贬值看汇率历史走势和影响因素(全)

中美股指历史走势对比及未来展望

Python金融应用之提取交易日+合并截面数据

python量化入门(一)——利用特定指标筛选股票并回测

Python金融应用之基金业绩评价体系构建

Python金融应用之利用Pyecharts做动态图

Python金融应用之雷达图制作

Python金融应用之制作热力图

Python金融应用之制作词云

Python金融应用之图表制作(八)——三维图

Python金融应用之图表制作(七)——蜡烛图

Python金融应用之图表制作(六)——色阶图

Python金融应用之图表制作(五)——合并图

Python金融应用之图表制作(四)——饼图

Python金融应用之图表制作(三)——散点图

Python金融应用之图表制作(二)——折线图

Python金融应用之图表制作(一)——柱状图

利用工具自动撰写报告(Python)——进阶版(一)

利用工具自动撰写报告(Python/Excel)——入门版












end



公众号:西瓜财经资讯

撰稿人:安静的金融美女子


记得点个在看哦

Python社区是高质量的Python/Django开发社区
本文地址:http://www.python88.com/topic/71619
 
726 次点击