Python/Visualization(4)
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matplotlib.pyplot
pd.options.display.float_format = '{:,.2f}'.format pred_lasso = pd.DataFrame(lasso.predict(x_test), index=x_test.index, columns=['pred_lasso']) pred_ridge = pd.DataFrame(ridge.predict(x_test), index=x_test.index, columns=['pred ridge']) # ======================================================================================== # LASSO df_plot = pd.concat([y_test, pred_lasso], axis=1).sort_index()..
2021.09.03 -
[Visualization]Correlation Matrix
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.font_manager as fm def correlation_matrix(df, title='', num_size=15, font_scale=2): sns.set(font_scale=font_scale) fm.get_fontconfig_fonts() font_location = 'C:\Windows\Fonts\KoPubWorld Dotum Medium.ttf' # font location font_name = fm.FontProperties(fname=font_location).get_name() plt.rc('font', family=fon..
2021.08.18 -
[Python]Moving Average & Disparity - 1. 종류
주식 시장에 관심을 두거나 주식 시장에서 매매 경험을 해 본 사람이라면 이동평균선과 이격도에 대해 들어보았을 것이다. 차트를 분석하는 사람들이라면 거의 빼놓지 않고 보는 지표이다. 필자는 차티스트가 아니지만 실제로 주식 매매에 참고하는 지표 중 하나이다. 실제로는 단순히 이동평균을 이용하지 않고 현재의 주가가 이동평균과 얼마나 떨어져 있는가, 즉 이격도를 초점으로 둔다. 1. 이동평균(Moving Average; MA)의 종류 이동평균에도 다양한 종류가 있는데, 세 가지만 알아보겠다. '단순 이동평균', '가중 이동평균', '지수가중 이동평균'이다. 1. 단순 이동평균(Simple Moving Average; SMA) 단순 이동평균은 데이터의 시점과 상관없이 산술평균을 취한 것이다. $t_0$ 시점에서 ..
2021.07.27 -
Python을 이용한 시각화 시작하기
시각화 라이브러리로는 Matplotlib, Seaborn, Mayavi 등이 있지만, 우선은 Matplotlib부터 시작하기로 한다. 내용은 Robert Johansson의 『Numerical Python』을 참고하였다. %matplotlib inline#IPython 환경 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D 그림을 그리기 이전에 Figure와 Axes의 개념에 대해 간단하게 짚고 넘어가자. Figure는 그림을 그릴 캔버스, Axes는 실제 그림이 그려지는 영역이라고 생각하면 쉽다. 아래의 그림을 보자. 이제 간단한 그림을 몇 가지 그려보자. matplo..
2020.12.31