大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于股票分析图表开源的问题，于是小编就整理了2个相关介绍股票分析图表开源的解答，让我们一起看看吧。
将数据转化成可视化图表/形，其实一个工具就能完成，碍于工具太多，按照使用场景，暂且将已成熟应用的分为三个层次：
这里统称信息图。信息图是把数据、信息或知识可视化，必须要有一个清楚准确的解释或表达甚为复杂且大量的信息。
代表人物是新闻界的David McCandless（大卫. 麦克坎德雷斯），曾为《英国卫报》、《连线》、《独立报》等刊物撰稿。常以简洁精美的图像展现复杂抽象资讯，并将不同的数据组合，展现其中的联系。他在TED上曾讲过：
比如用图形来表示数值
视线流动，构建时空
信息图的制作：
利用PPT自带的图表，可以制作简洁直观的数据图表，但附上人文花鸟就需要美工设计；
PS+AI+icon，前期规划好表达思路、展示内容、所需素材，之后便大刀阔斧动工组件了。图表的细节，如柱状图的长短依据数据大概等比例量一下。
将大数据展现为可视化图，需要经历以下几个步骤：
数据采集-数据存储-数据清洗-数据整合-数据分析-数据展示
数据可视化属于最后一个展示的环节
数据可视化的过程中需要注意以下几点：
1.对数据的理解，不同属性的数据适合的图形不同
2.整体布局及颜色等设计因素的选择
3.背景信息的完善
4.工具的选择：有很多现成的可视化工具，比如DataHunter，帮您瞬间将数据转化为可视化图形，并满足探索式分析的需求。
谢邀，我来介绍几个我日常在使用的python数据可视化工具——seaborn和pyecharts。
Seaborn是一个在Python中制作有吸引力和信息丰富的统计图形的库。 它建立在matplotlib之上，并与PyData集成，包括对来自scipy和statsmodels的numpy和pandas数据结构和统计例子的支持。
seaborn提供的一些功能是
为matplotlib图形设计几种内置主题；
用于选择调色板的工具，用于制作能够显示数据模式的美丽情节；
用于可视化单变量和双变量分布或用于在数据子集之间进行比较的函数；
针对不同种类的独立和因变量拟合和可视化线性回归模型的工具；
可视化数据矩阵并使用聚类算法来发现这些矩阵中的结构的功能；
绘制统计时间序列数据的功能，灵活估计和表示估计的不确定性；
推荐: plotnine和seaborn(seaborn有人回答过了，这里不再重复叙述)
说起plotnine，可能感觉小众，但说到ggplot2, 在R的世界里可是大名鼎鼎。两年前，一直找python版本的ggplot版本，当时有人移植过，但是用起来bug比较多，各种坑。直到去年后半年，找到了plotnine这个包，细节上虽然没有ggplot的完美，但基本可用，并且一直在维护。当时激动不已～
最特色也是吸引我的地方有两点:
数据是数据，绘图是绘图。同一份数据，可根据不同的绘图命令，按需展示成各种不同的图片，而不是按不同的绘图需求，调整各种数据。
按图层叠加，一个图层一个图层的绘制
这里主要介绍python的另一个可视化库pandas。
Pandas是一个功能非常非常强大的数据分析工具，广泛的应用于各个领域，包括金融，经济，统计，分析等学术和商业领域。在本文中，我们只是简单的介绍如何使用pandas做数据的可视化。
通过pip命令我们可以非常容易的把pansdas环境安装好。因为pandas是在matplotlib的基础上开发并提供更易用的绘图接口，所以我们在准备环境的时候也需要安装matplotlib。
pip install matplotlib
pip install pandas
环境准备好了，我们接下来看看如何使用pandas做数据的可视化。Pandas的一个基本概念是数据帧(DataFrame)，它是二维的表格型数据结构，我们可以简单的理解为数据的行和列的表格。下面我们看看如何在DataFrame绘制各种类型的图表。
DataFrame上的线条图其实只是对matplotlib库的plot()方法的简单包装。下面代码中我们随机生成4组包含30个值的数据来绘制线条图。每一组数据在线条图上由不同的颜色表示。
执行上面示例代码， 我们得到如下图表：
到此，以上就是小编对于股票分析图表开源的问题就介绍到这了，希望介绍关于股票分析图表开源的2点解答对大家有用。
