绘图与可视化(散点与直方图)

考虑散点与直方图在金融当中的应用,以下,通过实例来说明绘制该图形的函数

• 散点图 scatter

先生成2页的标准正态分布

y = np.random.standard_normal((1000,2))

再使用scatter函数

plt.figure(figsize=(7,5))
plt.scatter(y[:,0],y[:,1],marker='o')
plt.grid(True)
plt.xlabel('1st')
plt.ylabel('2nd')
plt.title('scatter plot')

得到的图形

scatter

可以在此基础上,加上使用颜色表示的第三维

plt.figure(figsize=(7,5))
plt.scatter(y[:,0],y[:,1],c=c,marker='o')      # 具备三维的散点图
plt.colorbar()
plt.grid(True)
plt.xlabel('1st')
plt.ylabel('2nd')
plt.title('scatter plot')

加上三维

• 直方图 hist
  直接给出代码示范

plt.figure(figsize=(7,4))
plt.hist(y,label=['1st','2nd'],bins=25)     # 直方图
plt.grid()
plt.legend(loc=0)
plt.xlabel('value')
plt.ylabel('frequency')
plt.title('histogram')

直方图

而对于plt.hist的参数,以下说明

• 箱线图 setp

fig,ax = plt.subplots(figsize=(7,4))
plt.boxplot(y)
plt.grid()
plt.setp(ax,xticklabels=['1st','2nd'])
plt.xlabel('data set')
plt.ylabel('value')
plt.title('boxplot')

箱线图