Линейный график (Line Chart) — Значение термина

Рейтинг самых честных брокеров бинарных опционов в 2020 году:
  • БИНАРИУМ
    БИНАРИУМ

    1 место в рейтинге! Гарантия честности и надежности брокера. Лучшие условия для новичков — бесплатное обучение и демо счет. Зарегистрируйтесь и получите бонус:

Начинаем работать с Chart.js: линейные и столбчатые диаграммы

Russian (Pусский) translation by Ellen Nelson (you can also view the original English article)

В первом руководстве из этой серии — Знакомство с Chart.js, вы узнали как устанавливать и использовать Chart.js. Также вы изучили некоторые глобальные параметры, с помощью которых можно изменять шрифт и всплывающие подсказки для различных графиков. Из этого руководства, вы знаете как создавать линейные и столбчатые диаграммы с использованием Chart.js.

Создание линейных диаграмм

Линейные диаграммы полезны, когда вы хотите показать изменение значения данной переменной относительно изменений какой-либо другой переменной. Другая переменная — обычно временная. Например, линейные диаграммы могут использоваться для отображения скорости транспортного средства в определенные промежутки времени.

Chart.js позволяет создавать линейные диаграммы, если задать type как line . Вот пример:

Теперь мы предоставим данные, а также параметры конфигурации, которые нам нужны для построения линейной диаграммы.

Как как мы не предоставили цвета для линейной диаграммы, будут использоваться цвет по умолчанию rgba(0,0,0,0.1) . Мы не вносили никаких изменений в подсказку или легенду. Чтобы узнать больше об изменении размера, подсказки или легенды прочитайте первую часть из этой серии.

В этой части мы сосредоточимся на различных опциях, специально предназначенных для изменения линейных диаграмм. Все параметры и данные, которые мы предоставили выше, создают следующую диаграмму.

Цвет области под кривой определяется ключом backgroundColor . Все линейные диаграммы, построенные с использованием этого метода, будут заполнены данным цветом. Вы можете установить значение ключа fill (заливка) равным false , если вы хотите просто нарисовать линию, без заполнения области по дней каким-либо цветом.

Еще одна вещь, которую вы могли заметить, это то, что для построения диаграммы мы используем отдельные указатели данных (точки). Библиотека автоматически интерполирует значения всех остальных точек с помощью встроенных алгоритмов.

По умолчанию точки строятся с использованием пользовательской взвешенной кубической интерполяции. Однако, вы можете установить значение ключа cubicInterpolationMode в monotone для более точного построения точек, если график, который вы создаете, определяется уравнением y = f (x) . Упругость кривой Безье определяется ключом lineTension . Вы можете установить его значение равным нулю, чтобы нарисовались прямые линии. Обратите внимание, что этот ключ игнорируется, если уже указано значение cubicInterpolationMode .

ТОП лучших брокеров бинарных опционов на русском языке:
  • БИНАРИУМ
    БИНАРИУМ

    1 место в рейтинге! Гарантия честности и надежности брокера. Лучшие условия для новичков — бесплатное обучение и демо счет. Зарегистрируйтесь и получите бонус:

Вы также можете задать значения цвета границы и её ширины с помощью ключей borderColor и borderWidth . Если вы хотите построить диаграмму, используя пунктирную линию вместо сплошной линии, вы можете использовать ключ borderDash . Он принимает массив в качестве значений, элементы которого определяют длину и промежуток штрихов соответственно.

Появление построенных точек можно контролировать с помощью свойств pointBorderColor , pointBackgroundColor , pointBorderWidth , pointRadius и pointHoverRadius . Существует также ключ pointHitRadius , который определяет расстояние, с которого, точки на графике, начнут взаимодействовать с мышью.

Указанный выше объект speedData отображает те же точки данных, что и предыдущий график, но с другими значениями, установленными для всех свойств.

Также вы можете построить несколько линий на одном графике и задать различные параметры, чтобы нарисовать каждый из них следующим образом:

Создание столбчатых диаграмм

Столбчатые диаграммы (или гистограммы) полезны, когда вы хотите сравнить одно измерение для разных объектов — например, количество автомобилей, продаваемых разными компаниями, или количество людей определенной возрастной группы в городе. Вы можете создать столбчатые диаграммы в Chart.js, установив ключ type в bar . По умолчанию это создаст диаграммы с вертикальными столбцами. Если вы хотите создать диаграммы с горизонтальными столбцами, вы должны установить type как horizontalBar .

Давайте создадим гистограмму, которая отображает плотность всех планет в нашей солнечной системе. Данные о плотности были взяты из Списка информации о Планетах, предоставленного NASA.

Параметры, приведенные выше, создадут следующую диаграмму:

Так же как в линейных диаграммах, полосы заполнены светло-серым цветом. Вы можете изменить цвет полос, используя ключ backgroundColor . Аналогично, цвет и ширина границ разных полос могут быть заданы с помощью ключей borderColor и borderWidth .

Если вы хотите, чтобы библиотека не рисовала границы для определенной стороны, вы можете указать сторону в качестве значения для ключа borderSkipped . Вы можете установить следующие значение: top , left , bottom или right . Также вы можете изменить границы и цвет фона различных полос, которые вы увидите при наведении на них курсора мыши, с помощью hoverBorderColor и hoverBackgroundColor .

Размер столбцов в столбчатой диаграммы выше был вычислен автоматически. Однако вы можете контролировать ширину отдельных столбцов, используя свойства barThickness и barPercentage . Ключ barThickness используется для настройки толщины столбцов в пикселях, а barPercentage используется для настройки толщины в процентах от доступной ширины группы.

Также вы можете показать или скрыть конкретную ось, используя для неё ключ display . При установке значения display в false будет скрыта эта конкретная ось. Вы можете узнать подробнее обо всех этих опциях на странице документации.

Давайте сделаем график плотности (планет) более интересным, переопределим значения по умолчанию для гистограмм, используя следующий код.

Объект densityData используется для установки границ и фонового цвета столбцов. В приведенном выше коде стоит обратить внимание на две вещи. Во-первых, значения свойств barPercentage и borderSkipped были установлены внутри объекта chartOptions вместо объекта dataDensity .

Во-вторых, на этот раз type диаграммы установлен в значение horizontalBar . Что также означает, что вам придется изменить значение barThickness и barPercentage для оси Y вместо оси X, чтобы эти значения имели хоть какой-либо эффект на столбцах.

Приведенные выше параметры создадут следующую гистограмму.

Вы также можете сделать графики из несколько наборов данных на одной и той же диаграмме, присвоив id (идентификатор) определенной оси конкретному набору данных. Ключ xAxisID используется для присвоения id любой оси X вашего набора данных. Аналогично, ключ yAxisID используется для присвоения идентификатора любой оси вашего набора данных. Обе оси также имеют ключ id , который вы можете использовать для назначения им уникальных идентификаторов.

Если последний абзац был немного запутанным, следующий пример поможет прояснить ситуацию.

Здесь мы создали две оси Y с уникальными идентификаторами и они были назначены на отдельные наборы данных, используя ключ yAxisID . Ключи barPercentage и categoryPercentage используются, чтобы сгруппировать столбцы для отдельных планет. Настраиваем categoryPercentage на более низкое значение, чтобы увеличить расстояние между столбцами разных планет. Аналогичным образом, установив barPercentage на более высокое значение, мы уменьшим расстояние между столбцами одной и той же планеты.

На последок

В этом уроке мы рассмотрели все аспекты линейных и столбчатых диаграмм в Chart.js. Теперь вы должны уметь создавать базовые диаграммы, изменять их внешний вид и отображать несколько наборов данных на одном графике без каких-либо проблем. В следующей части серии вы узнаете о радиальных и полярных диаграммах в Chart.js.

Надеюсь, вам понравился этот урок. Если у вас есть какие-либо вопросы, пожалуйста, сообщите о них в комментариях.

Линейная диаграмма

Линейная диаграмма или линейный график – это тип диаграммы, которая отображает информацию в виде ряда точек данных, под названием «метки», соединённые прямыми отрезками. Это основной тип диаграммы, широко распространённой во многих областях. Она похожа на диаграмму рассеяния, за исключением того, что точки измерения упорядочены (обычно, по их величине на оси Х) и объединены с сегментами прямых отрезков.

Examples of Line Charts

Начните строить диаграммы сейчас, с нашим совершенно бесплатным и полнофункциональным персональным планом. зарегистрироваться мгновенно

О ChartBlocks

Мы разработали ChartBlocks, чтобы помочь людям быстро и легко создавать диаграммы, которые отлично выглядят. Нам нравятся получать отзывы наших пользователей, так что если у вас есть идея для ChartBlocks — свяжитесь с нами.

Если вы хотите быть в курсе последних событий ChartBlocks, то почему бы не подписаться на нашу рассылку? Просто введите свой адрес электронной почты в поле ниже, и мы добавим вас в наш список.

Matplotlib. Урок 4.1. Визуализация данных. Линейный график

Линейный график – это один из наиболее часто используемых видов графика для визуализации данных. Он использовался нами для демонстрации возможностей Matplotlib в предыдущих уроках, в этом уроке мы более подробно рассмотрим возможности настройки его внешнего вида.

Построение графика

Для построения линейного графика используется функция plot() , со следующей сигнатурой:

plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs)

plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], …, **kwargs)

Если вызвать функцию plot() с одним аргументом – вот так: plot(y) , то мы получим график, у которого по оси ординат (ось y ) будут отложены значения из переданного списка, по по оси абсцисс (ось x ) – индексы элементов массива.

Рассмотрим аргументы функции plot() :

  • x, x2, …: array
    • Набор данных для оси абсцисс первого, второго и т.д. графика.
  • y, y2, …: array
    • Набор данных для оси ординат первого, второго и т.д. графика.
  • fmt: str
    • Формат графика, задается в виде строки: ‘[marker][line][color]’ .
  • **kwargs – свойства класса Line2D , которые предоставляют доступ к большому количеству настроек внешнего вида графика, отметим наиболее полезные:
Свойство Тип Описание
alpha float Прозрачность
color или c color Цвет
fillstyle Стиль заливки
label object Текстовая метка
linestyle или ls Стиль линии
linewidth или lw float Толщина линии
marker matplotlib.markers Стиль маркера
markeredgecolor или mec color Цвет границы маркера
markeredgewidth или mew float Толщина границы маркера
markerfacecolor или mfc color Цвет заливки маркера
markersize или ms float Размер маркера

Параметры аргумента fmt

Определяет тип маркера, может принимать одно из значений, представленных в таблице ниже

Символ Описание
‘.’ Точка ( point marker )
‘,’ Пиксель ( pixel marker )
‘o’ Окружность ( circle marker )
‘v’ Треугольник, направленный вниз ( triangle_down marker )
‘^’ Треугольник, направленный вверх( triangle_up marker )
Треугольник, направленный влево ( triangle_left marker )
‘>’ Треугольник, направленный вправо ( triangle_right marker )
‘1’ Треугольник, направленный вниз ( tri_down marker )
‘2’ Треугольник, направленный вверх( tri_up marker )
‘3’ Треугольник, направленный влево ( tri_left marker )
‘4’ Треугольник, направленный вправо ( tri_right marker )
‘s’ Квадрат ( square marker )
‘p’ Пятиугольник ( pentagon marker )
‘*’ Звезда ( star marker )
‘h’ Шестиугольник ( hexagon1 marker )
‘H’ Шестиугольник ( hexagon2 marker )
‘+’ Плюс ( plus marker )
‘x’ Х-образный маркер ( x marker )
‘D’ Ромб ( diamond marker )
‘d’ Ромб ( thin_diamond marker )
‘|’ Вертикальная линия ( vline marker )
‘_’ Горизонтальная линия ( hline marker )

Стиль линии/ Может принимать одно из следующих значений:

Символ Описание
‘-‘ Сплошная линия ( solid line style )
‘–‘ Штриховая линия ( dashed line style )
‘-.’ Штрих-пунктирная линия ( dash-dot line style )
‘:’ Штриховая линия ( dotted line style )

Цвет графика. В рамках аргумента fmt цвет задается значением из следующей таблицы:

Символ Описание
‘b’ Синий
‘g’ Зеленый
‘r’ Красный
‘c’ Бирюзовый
‘m’ Фиолетовый (пурпурный)
‘y’ Желтый
‘k’ Черный
‘w’ Белый

Реализуем возможности plot() на примере:

Рассмотрим различные варианты использования линейного графика.

Заливка области между графиком и осью

Для заливки областей используется функция fill_between() . Сигнатура функции:

fill_between(x, y1, y2=0, where=None, interpolate=False, step=None, *, data=None, **kwargs)

Основные параметры функции:

  • x : массив длины N
    • Набор данных для оси абсцисс.
  • y1 : массив длины N или скалярное значение
    • Набор данных для оси ординат – первая кривая.
  • y2 : массив длины N или скалярное значение
    • Набор данных для оси ординат – вторая кривая.
  • where: массив bool элементов (длины N), optional, значение по умолчанию: None
    • Задает заливаемый цветом регион, который определяется координатами x[where] : интервал будет залит между x[i] и x[i+1] , если where[i] и where[i+1] равны True .
  • step : <‘pre’, ‘post’, ‘mid’>, optional
    • Определяет шаг, если используется step -функция для отображения графика (будет рассмотрена в одном из следующих уроков).
  • **kwargs
    • Свойства класса Polygon

Создадим набор данных для эксперимента:

Отобразим график с заливкой:

Изменим правила заливки:

Используя параметры y1 и y2 можно формировать более сложные решения.

Заливка области между 0 и y , при условии, что y >= 0:

Заливка области между 0.5 и y , при условии, что y >= 0.5:

Заливка область между y и 1:

Вариант двухцветной заливки:

Настройка маркировки графиков

В начале этого раздела мы приводили пример использования маркеров при отображении графиков. Сделаем это ещё раз, но уже в упрощенном виде:

В наборе данных, который создает код:

количество точек составляет 500, поэтому подход, представленный выше уже будет не применим:

В этой случае нужно задать интервал отображения маркеров, для этого используется параметр markevery , который может принимать одно из следующих значений:

None – отображаться будет каждая точка;

N – отображаться будет каждая N -я точка;

(start, N) – отображается каждая N -я точка начиная с точки start ;

slice(start, end, N) – отображается каждая N -я точка в интервале от start до end ;

[i, j, m, n] – будут отображены только точки i, j, m, n .

Ниже представлен пример, демонстрирующий работу с markevery :

Обрезка графика

Для того, чтобы отобразить только часть графика, которая отвечает определенному условию используйте предварительное маскирование данных с помощью функции masked_where из пакета numpy .

P.S.

Вводные уроки по “Линейной алгебре на Python” вы можете найти соответствующей странице нашего сайта . Все уроки по этой теме собраны в книге “Линейная алгебра на Python”.

Если вам интересна тема анализа данных, то мы рекомендуем ознакомиться с библиотекой Pandas. Для начала вы можете познакомиться с вводными уроками. Все уроки по библиотеке Pandas собраны в книге “Pandas. Работа с данными”.

Брокеры бинарных опционов, дающие бонусы за регистрацию:
  • БИНАРИУМ
    БИНАРИУМ

    1 место в рейтинге! Гарантия честности и надежности брокера. Лучшие условия для новичков — бесплатное обучение и демо счет. Зарегистрируйтесь и получите бонус:

Добавить комментарий