cufflinks

Abotoaduras

Esta biblioteca vincula o poder da plotagem com a flexibilidade dos pandas para facilitar a plotagem.

Esta biblioteca está disponível em https://github.com/santosjorge/cufflinks

Este tutorial pressupõe que as credenciais do usuário da plotagem já tenham sido configuradas conforme indicado no guia de início.

Tutoriais:

• Galeria de gráficos
• Pandas como visualização
• O básico
• Gerenciamento de cores
• Modo offline

Notas de liberação

v0.17.0

Suporte para plotly 4.x
Os abotoados não são mais compatíveis com a plotly 3.x

v0.14.0

Suporte para plotly 3.0

v0.13.0

Novo ajudante iplot . Para ver uma lista abrangente de parâmetros cf.help ()

 # For a list of supported figures
cf . help ()
# Or to see the parameters supported that apply to a given figure try
cf . help ( 'scatter' )
cf . help ( 'candle' ) #etc

v0.12.0

Removido dependência de Ta-Lib. Esta biblioteca não é mais necessária. Todos os estudos foram reescritos em Python.

v0.11.0

• QuantFigure é uma nova classe que gerará um objeto gráfico com persistência. Os parâmetros podem ser adicionados/modificados em qualquer ponto.

Isso pode ser tão fácil quanto:

 df = cf . datagen . ohlc ()
qf = cf . QuantFig ( df , title = 'First Quant Figure' , legend = 'top' , name = 'GS' )
qf . add_bollinger_bands ()
qf . iplot ()

• Estudos de análise técnica podem ser adicionados sob demanda.

 qf . add_sma ([ 10 , 20 ], width = 2 , color = [ 'green' , 'lightgreen' ], legendgroup = True )
qf . add_rsi ( periods = 20 , color = 'java' )
qf . add_bollinger_bands ( periods = 20 , boll_std = 2 , colors = [ 'magenta' , 'grey' ], fill = True )
qf . add_volume ()
qf . add_macd ()
qf . iplot ()

v0.10.0

• rangeslider para exibir um slider de intervalo de data na parte inferior
  • cf.datagen.ohlc().iplot(kind='candle',rangeslider=True)
• rangeselector para exibir botões para alterar o intervalo de data exibido
  • cf.datagen.ohlc(500).iplot(kind='candle', rangeselector={ 'steps':['1y','2 months','5 weeks','ytd','2mtd','reset'], 'bgcolor' : ('grey',.3), 'x': 0.3 , 'y' : 0.95})
• Personalize anotações, com fontsize , fontcolor , textangle
  • Modo de etiqueta
    • cf.datagen.lines(1,mode='stocks').iplot(kind='line', annotations={'2015-02-02':'Market Crash', '2015-03-01':'Recovery'}, textangle=-70,fontsize=13,fontcolor='grey')
  • Modo explícito
    • cf.datagen.lines(1,mode='stocks').iplot(kind='line', annotations=[{'text':'exactly here','x':'0.2', 'xref':'paper','arrowhead':2, 'textangle':-10,'ay':150,'arrowcolor':'red'}])

v0.9.0

• Figure.iplot() para plotar figuras
• Novas plotagens de vela de alto desempenho e OHLC
  • cf.datagen.ohlc().iplot(kind='candle')

v0.8.0

• 'cf.datagen.choropleth ()' para amostra de dados de coropléth.
• 'cf.datagen.scattergeo ()' para dados de scattergeo de amostra.
• Suporte para figuras de Choropleth e Scattergeo em iplot
• 'cf.get_colorscale' para mapas e objetos plopt que suportam colorias

v0.7.1

• xrange , yrange e zrange podem ser especificados em iplot e getLayout
  • cf.datagen.lines(1).iplot(yrange=[5,15])
• layout_update pode ser definido no iplot e getLayout para atualizar explicitamente qualquer valor Layout

v0.7

• Apoio ao Python 3

v0.6

Veja o notebook IPython

• Suporte para gráficos de pizza
  • cf.datagen.pie().iplot(kind='pie',labels='labels',values='values')
• Gerar dados abertos, altos, baixos e próximos
  • datagen.ohlc()
• Suporte de gráficos de velas
  • ohlc=cf.datagen.ohlc()
ohlc.iplot(kind='candle',up_color='blue',down_color='red')
• Suporte de gráficos de OHLC (bar)
  • ohlc=cf.datagen.ohlc()
ohlc.iplot(kind='ohlc',up_color='blue',down_color='red')
• Suporte para gráficos logarítmicos (Logx | Logy)
  • df=pd.DataFrame([x**2] for x in range(100))
df.iplot(kind='lines',logy=True)
• Suporte para o MulitIndex DataFrames
• Suporte para barras de erro (error_x | error_y)
  • cf.datagen.lines(1,5).iplot(kind='bar',error_y=[1,2,3.5,2,2])
  • cf.datagen.lines(1,5).iplot(kind='bar',error_y=20, error_type='percent')
• Suporte para barras de erro contínuas
  • cf.datagen.lines(1).iplot(kind='lines',error_y=20,error_type='continuous_percent')
  • cf.datagen.lines(1).iplot(kind='lines',error_y=10,error_type='continuous',color='blue')
• Estudos de Análise Técnica para Timesseris (Beta)
  • Médias móveis simples (SMA)
    • cf.datagen.lines(1,500).ta_plot(study='sma',periods=[13,21,55])
  • Indicador de Força Relativa (RSI)
    • cf.datagen.lines(1,200).ta_plot(study='boll',periods=14)
  • Bollinger Bands (Boll)
    • cf.datagen.lines(1,200).ta_plot(study='rsi',periods=14)
  • Divergência de convergência média móvel (MACD)
    • cf.datagen.lines(1,200).ta_plot(study='macd',fast_period=12,slow_period=26, signal_period=9)

v0.5

• Apoio a gráficos offline
  • cf.go_offline()
  • cf.go_online()
  • cf.iplot(figure,online=True) (para forçar on -line enquanto estiver no modo offline)
• Suporte para eixo secundário
  • fig=cf.datagen.lines(3,columns=['a','b','c']).figure()
fig=fig.set_axis('b',side='right')
cf.iplot(fig)

v0.4

• Suporte para configuração de tema global
  • cufflinks.set_config_file(theme='pearl')
• Novo tema ggplot
  • cufflinks.datagen.lines(5).iplot(theme='ggplot')
• Suporte para gráficos de barras horizontais Barh
  • cufflinks.datagen.lines(2).iplot(kind='barh',barmode='stack',bargap=.1)
• Suporte à orientação e normalização do histograma
  • cufflinks.datagen.histogram().iplot(kind='histogram',orientation='h',norm='probability')
• Suporte para parcelas de área
  • cufflinks.datagen.lines(4).iplot(kind='area',fill=True,opacity=1)
• Suporte para subparcelas
  • cufflinks.datagen.histogram(4).iplot(kind='histogram',subplots=True,bins=50)
  • cufflinks.datagen.lines(4).iplot(subplots=True,shape=(4,1),shared_xaxes=True,vertical_spacing=.02,fill=True)
• Suporte à matriz de dispersão para exibir a distribuição entre todas as séries do DataFrame
  • cufflinks.datagen.lines(4,1000).scatter_matrix()
• Suporte para vline e hline para linhas horizontais e verticais
  • cufflinks.datagen.lines(3).iplot(hline=[2,3])
  • cufflinks.datagen.lines(3).iplot(hline=dict(y=2,color='blue',width=3))
• Suporte ao VSPAN e HSPAN para áreas horizontais e verticais
  • cufflinks.datagen.lines(3).iplot(hspan=(-1,2))
  • cufflinks.datagen.lines(3).iplot(hspan=dict(y0=-1,y1=2,color='orange',fill=True,opacity=.4))

v0.3.2

• Cenário global para gráficos públicos
  • cufflinks.set_config_file(world_readable=True)

v0.3

• Gráficos de spread aprimorados
  • cufflinks.datagen.lines(2).iplot(kind='spread')
• Suporte para gráficos de mapa de calor
  • cufflinks.datagen.heatmap().iplot(kind='heatmap')
• Suporte para gráficos de bolhas
  • cufflinks.datagen.bubble(4).iplot(kind='bubble',x='x',y='y',text='text',size='size',categories='categories')
• Suporte para gráficos Bubble3D
  • cufflinks.datagen.bubble3d(4).iplot(kind='bubble3d',x='x',y='y',z='z',text='text',size='size',categories='categories')
• Suporte para gráficos de caixa
  • cufflinks.datagen.box().iplot(kind='box')
• Suporte para gráficos de superfície
  • cufflinks.datagen.surface().iplot(kind='surface')
• Suporte para gráficos Scatter3D
  • cufflinks.datagen.scatter3d().iplot(kind='scatter3d',x='x',y='y',z='z',text='text',categories='categories')
• Suporte a histogramas
  • cufflinks.datagen.histogram(2).iplot(kind='histogram')
• Geração de dados para os tipos de plotagem mais comuns
  • cufflinks.datagen
• Extração de dados: extraia dados de qualquer gráfico da plota. Os dados são entregues no DataFrame
  • cufflinks.to_df(Figure)
• Integração com ColorLover
  • Suporte para Scales iplot(colorscale='accent') para traçar um gráfico usando uma escala de cor de destaque
  • cufflinks.scales () para ver todas as escalas disponíveis
• Suporte para cores nomeadas * iplot(colors=['pink','red','yellow'])