OHLC-Diagramm, Wasserfalldiagramm und Trichterdiagramm

Dieses Kapitel konzentriert sich auf drei andere Arten von Diagrammen, einschließlich OHLC, Wasserfall und Trichterdiagramm, die mit Hilfe von Plotly erstellt werden können.

OHLC-Diagramm

Ein open-high-low-close Diagramm (auch OHLC) ist eine Art von bar chartWird normalerweise verwendet, um Preisbewegungen eines Finanzinstruments wie Aktien zu veranschaulichen. OHLC-Diagramme sind nützlich, da sie die vier Hauptdatenpunkte über einen Zeitraum anzeigen. Der Diagrammtyp ist nützlich, da er einen zunehmenden oder abnehmenden Impuls anzeigen kann. Die hohen und niedrigen Datenpunkte sind nützlich für die Beurteilung der Volatilität.

Jede vertikale Linie in der Grafik zeigt die Preisspanne (die höchsten und niedrigsten Preise) über eine Zeiteinheit, z. B. Tag oder Stunde. Häkchen ragen von jeder Seite der Linie hervor und geben links den Eröffnungspreis (z. B. für ein tägliches Balkendiagramm wäre dies der Startpreis für diesen Tag) und rechts den Schlusskurs für diesen Zeitraum an.

Beispieldaten zur Demonstration des OHLC-Diagramms sind unten gezeigt. Es enthält Listenobjekte, die hohen, niedrigen, offenen und geschlossenen Werten entsprechen, wie bei entsprechenden Datumszeichenfolgen. Die Datumsdarstellung der Zeichenfolge wird mithilfe von in ein Datumsobjekt konvertiertstrtp() Funktion vom Datum / Uhrzeit-Modul.

open_data = [33.0, 33.3, 33.5, 33.0, 34.1]
high_data = [33.1, 33.3, 33.6, 33.2, 34.8]
low_data = [32.7, 32.7, 32.8, 32.6, 32.8]
close_data = [33.0, 32.9, 33.3, 33.1, 33.1]
date_data = ['10-10-2013', '11-10-2013', '12-10-2013','01-10-2014','02-10-2014']
import datetime
dates = [
   datetime.datetime.strptime(date_str, '%m-%d-%Y').date() 
   for date_str in date_data
]

Wir müssen das obige Datumsobjekt als x-Parameter und andere für offene, hohe, niedrige und geschlossene Parameter verwenden, die für erforderlich sind go.Ohlc() Funktion, die den OHLC-Trace zurückgibt.

trace = go.Ohlc(
   x = dates, 
   open = open_data, 
   high = high_data,
   low = low_data, 
   close = close_data
)
data = [trace]
fig = go.Figure(data = data)
iplot(fig)

Die Ausgabe des Codes ist unten angegeben -

Candlestick-Diagramm

Das candlestick chartähnelt dem OHLC-Diagramm. Es ist wie eine Kombination vonline-chart und ein bar-chart. Die Kästchen repräsentieren die Streuung zwischen den Öffnungs- und Schließwerten und die Linien repräsentieren die Streuung zwischen den niedrigen und hohen Werten. Stichprobenpunkte, bei denen der Schließwert höher (niedriger) als der Öffnungswert ist, werden als ansteigend (abnehmend) bezeichnet.

Candlestrick Trace wird von zurückgegeben go.Candlestick() function. Wir verwenden dieselben Daten (wie für das OHLC-Diagramm), um das Candlestick-Diagramm wie unten angegeben zu rendern.

trace = go.Candlestick(
   x = dates, 
   open = open_data, 
   high = high_data,
   low = low_data, 
   close = close_data
)

Die Ausgabe des oben angegebenen Codes wird unten erwähnt -

Wasserfallkarte

Eine Wasserfallkarte (auch bekannt als flying bricks chart or Mario chart) hilft beim Verständnis des kumulativen Effekts von nacheinander eingeführten positiven oder negativen Werten, die entweder zeitbasiert oder kategoriebasiert sein können.

Anfangs- und Endwerte werden als Spalten angezeigt, wobei die einzelnen negativen und positiven Anpassungen als schwebende Schritte dargestellt werden. Einige Wasserfalldiagramme verbinden die Linien zwischen den Spalten, sodass das Diagramm wie eine Brücke aussieht.

go.Waterfall()Funktion gibt einen Wasserfall-Trace zurück. Dieses Objekt kann durch verschiedene benannte Argumente oder Attribute angepasst werden. Hier legen die Attribute x und y Daten für die x- und y-Koordinaten des Diagramms fest. Beide können eine Python-Liste, ein Numpy-Array oder Pandas-Serien oder Zeichenfolgen oder Datums- / Uhrzeitobjekte sein.

Ein weiteres Attribut ist measureDies ist ein Array, das Wertetypen enthält. Standardmäßig werden die Werte als betrachtetrelative. Setzen Sie es auf 'total', um die Summen zu berechnen. Wenn es gleich istabsoluteEs setzt die berechnete Summe zurück oder deklariert bei Bedarf einen Anfangswert. Das Attribut 'base' legt fest, wo die Balkenbasis gezeichnet wird (in Einheiten der Positionsachse).

Der folgende Code rendert eine Wasserfallkarte -

s1=[
   "Sales", 
   "Consulting", 
   "Net revenue", 
   "Purchases", 
   "Other expenses", 
   "Profit before tax"
]
s2 = [60, 80, 0, -40, -20, 0]
trace = go.Waterfall(
   x = s1,
   y = s2,
   base = 200,
   measure = [
      "relative", 
      "relative", 
      "total", 
      "relative", 
      "relative", 
      "total"
   ]
)
data = [trace]
fig = go.Figure(data = data)
iplot(fig)

Die unten genannte Ausgabe ist ein Ergebnis des oben angegebenen Codes.

Trichterdiagramm

Trichterdiagramme repräsentieren Daten in verschiedenen Phasen eines Geschäftsprozesses. In Business Intelligence ist es ein wichtiger Mechanismus, potenzielle Problembereiche eines Prozesses zu identifizieren. Das Trichterdiagramm wird verwendet, um zu visualisieren, wie Daten beim Übergang von einer Phase zur anderen schrittweise reduziert werden. Daten in jeder dieser Phasen werden als unterschiedliche Anteile von 100% (das Ganze) dargestellt.

Wie das Kreisdiagramm verwendet auch das Trichterdiagramm keine Achsen. Es kann auch ähnlich wie a behandelt werdenstacked percent bar chart. Jeder Trichter besteht aus dem oberen Teil, der als Kopf (oder Basis) bezeichnet wird, und dem unteren Teil, der als Hals bezeichnet wird. Das Trichterdiagramm wird am häufigsten zur Visualisierung von Verkaufsumrechnungsdaten verwendet.

Plotlys go.Funnel()Funktion erzeugt Trichterspur. Wesentliche Attribute für diese Funktion sind x undy. Jedem von ihnen ist eine Python-Liste von Elementen oder ein Array zugewiesen.

from plotly import graph_objects as go
fig = go.Figure(
   go.Funnel(
      y = [
         "Website visit", 
         "Downloads", 
         "Potential customers", 
         "Requested price", 
         "invoice sent"
      ],
      x = [39, 27.4, 20.6, 11, 2]
   )
)
fig.show()

Die Ausgabe ist wie unten angegeben -