Интерактивные графики: Финансовые графики — Investing.com

23.12.2022 alexxlab

Содержание

интерактивные графики в Dash / Хабр

Dash представляет собой фреймворк для визуализации данных и построения веб-приложений, понятен и довольно прост в применении. Может быть интересен тем, кто хочет использовать интерактивные графики для анализа данных с помощью Python. Рассмотрим построение таких графиков с применением обратных вызовов в Dash.

Фреймворк Dash позволяет создавать веб-приложения с визуализацией различной информации, в частности – графиков. Несомненно, такая функция фреймворка очень полезна для специалиста по анализу данных.

Dash в основном использует «под капотом» Plotly.js (построение диаграмм), Flask (веб-сервер) и React (веб-интерфейс). Вам не нужно разбираться в этих технологиях, чтобы успешно применять Dash в своей работе, достаточно просто иметь базовые знания в Python и представлять, какие графики вы хотите видеть на своем дэшборде.

Интерактивность графических элементов – это способность таких элементов реагировать на действия пользователя (изменяться и перестраиваться в зависимости от выбранных параметров). В Dash данная ответная реакция возможна за счет обратных вызовов (callback). Такие графики динамичны, способны эффективно и наглядно отобразить самую разную информацию об исследуемых данных.

Подробнее про Dash и его функционал советую читать в документации.

Приведу пример создания простого веб-приложения с использованием интерактивных графических элементов фреймворка Dash.

Всю предобработку данных я буду проводить в Jupyter Notebook, а код для дэшборда писать в Visual Studio Code.

Для работы будем использовать датасет с соревнования kaggle: Video Game Sales with Ratings. В нем приведена информация по продажам видео игр с их рейтингами и оценками.

Поставим себе следующую задачу: пусть мы хотим отобразить на дэшборде график зависимости оценок игр от их жанров и гистограмму рейтингов игр по годам, начиная с 2000 года. Наши интерактивные графики должны реагировать на изменение фильтров по жанрам, рейтингам и годам. Для проверки будем выводить еще и интерактивный текст – результат фильтрации (сколько игр соответствует выбранным фильтрам).

Предварительно обработаем данные – оставим только интересующие нас параметры, удалим записи с пропусками и т.п. Код размещен в репозитории на github

Исходные данные

Итак, начало кода стандартно для работы с Dash: импортируем необходимые модули, загружаем обработанные данные и инициализируем Dash

Создадим переменные со всеми жанрами и рейтингами для дальнейшего создания фильтров

Начнем определение внешнего вида нашего приложения. Для этого будем использовать атрибут layout нашего класса Dash. Прописываем в нем древовидную структуру Html-элементов – родительский html.Div и дочерние элементы заголовка (html.h2) и абзаца (html.P). Также зададим элементарный стиль – цвет и положение фона, на котором будет отображаться заданный текст. Далее увидим, что удобно задавать общий стиль для элементов, оборачивая их в один html.Div

Посмотрим, что у нас получилось. Для того, чтобы веб-приложение открывалось, необходимо вызвать в коде его запуск

Запустим само приложение. Результат:

Теперь добавим в layout фильтры с множественным выбором и заготовку для интерактивного текста. В стиле укажем желаемое положение элементов на веб-странице и цвет фона

Замечу, что html.Label – подпись к элементу интерфейса, a dcc.Dropdown – выпадающий список.

При запуске видим фильтры жанров и рейтингов, интерактивный текст отобразим позже

Наконец, добавим заготовку для графиков и фильтр по годам (в виде слайдера). График зависимости оценок игр от их жанров зададим как диаграмму рассеяния

Результат – фильтр по годам и заготовка для графиков

Пришло время добавить в дэшборд немного динамики. Начнем с создания декоратора (app.callback) для результата фильтрации

С изменением входных данных Input (значения фильтров) будут изменяться и выходные данные Output (область текста). Количественный результат фильтрации сохранится в переменной games_count, которую и вернет Output.

Фильтры по умолчанию, результат фильтрации – 712 игр

Добавим жанр Misc, результат фильтрации изменит значение на 895

Теперь немного сложнее, создадим декоратор для гистограммы рейтингов игр по годам

Теперь Output будет возвращать график, который создается в функции update_stacked_area (переменная figure).

Фильтры по умолчанию

Добавим жанров и рейтингов, зададим год релиза – до 2003. График автоматически перестраивается

По аналогии напишем код для графика зависимости оценок игр от их жанров – будем использовать scatter plot (диаграмму рассеяния). По оси x будет оценка пользователей, по y – оценка критиков

Посмотрим на итоговый результат работы интерактивного дэшборда. Фильтры по умолчанию

Добавим жанров и рейтингов, зададим год релиза – до 2014. Интерактивный текст и графики изменятся в соответствии с заданными фильтрами

Полный код размещен в репозитории на github.

Описанный пример обзорно позволяет погрузиться в создание и работу интерактивных графиков в Dash. Это отличный инструмент для специалистов по обработке и анализу данных, который позволяет качественно и быстро визуализировать желаемую информацию.

Попробуйте создать свои собственные интерактивные графики в Dash!

интерактивные графики в Dash — NTA на vc.ru

131 просмотров

Подробнее про Dash и его функционал советую читать в документации.

Всю предобработку данных я буду проводить в Jupyter Notebook, а код для дэшборда писать в Visual Studio Code.

Исходные данные

Создадим переменные со всеми жанрами и рейтингами для дальнейшего создания фильтров

Начнем определение внешнего вида нашего приложения.

Для этого будем использовать атрибут layout нашего класса Dash. Прописываем в нем древовидную структуру Html-элементов – родительский html.Div и дочерние элементы заголовка (html.h2) и абзаца (html.P). Также зададим элементарный стиль – цвет и положение фона, на котором будет отображаться заданный текст. Далее увидим, что удобно задавать общий стиль для элементов, оборачивая их в один html.Div

Запустим само приложение. Результат:

Замечу, что html.Label – подпись к элементу интерфейса, a dcc.Dropdown – выпадающий список.

При запуске видим фильтры жанров и рейтингов, интерактивный текст отобразим позже

Результат – фильтр по годам и заготовка для графиков

Фильтры по умолчанию, результат фильтрации – 712 игр

Добавим жанр Misc, результат фильтрации изменит значение на 895

Теперь немного сложнее, создадим декоратор для гистограммы рейтингов игр по годам

Теперь Output будет возвращать график, который создается в функции update_stacked_area (переменная figure).

Фильтры по умолчанию

Добавим жанров и рейтингов, зададим год релиза – до 2003. График автоматически перестраивается

Посмотрим на итоговый результат работы интерактивного дэшборда. Фильтры по умолчанию

Полный код размещен в репозитории на github.

Попробуйте создать свои собственные интерактивные графики в Dash!

Интерактивные графики | Галерея R Graph

Интерактивные диаграммы позволяют пользователю выполнять действия: масштабирование, наведение маркера для получения всплывающей подсказки, выбор переменной для отображения и многое другое. R предлагает набор пакетов под названием html widgets : они позволяют строить интерактивные датавизы прямо из R .

Точечные и пузырьковые графики: используйте

plotly .

Лучший способ построить интерактивную пузырьковую диаграмму из R — это сюжетная библиотека . Если вы знаете, как сделать диаграмму ggplot2 , вы в 10 секундах от рендеринга интерактивной версии = просто вызовите функцию ggplotly() , и все готово.

 библиотека (ggplot2)
библиотека (сюжетно)
библиотека (gapminder)
п %
  фильтр(год==1977) %>%
  ggplot( aes(gdpPercap, lifeExp, размер = население, цвет = континент)) +
  геометрическая_точка() +
  тема_bw()
ggplotly(p)

← эта диаграмма интерактивна: наведение, перетаскивание, масштабирование, экспорт и многое другое.

Тепловые карты: используйте plotly , d3heatmap или heatmaply .

Существует три варианта создания интерактивной тепловой карты из R :

plotly : как описано выше, plotly позволяет превратить любую тепловую карту, созданную с помощью ggplot2 , в интерактивную.

d3heatmap : пакет, который использует тот же синтаксис, что и базовая функция Rheatmap() для создания интерактивной версии.

Heatmaply : самый гибкий вариант, позволяющий выполнять различные настройки. См. код диаграммы рядом здесь.

См. раздел codeHeatmap

Интерактивный потоковый граф и пакет потокового графа

Пакет потокового графа позволяет создавать интерактивные потоковые графы. Наведите указатель мыши на группу, чтобы выделить ее, получить ее имя и точное значение. Кроме того, это единственный способ построить потоковую диаграмму из R.9.0010

Раздел StreamgraphChart code

Интерактивная диаграмма с областями plotly .

Еще раз, plotly

очень удобен, когда дело доходит до построения интерактивной диаграммы с областями, поскольку его функция ggplotly() превращает версию ggplot2 в интерактивную.

На графике рядом вы можете:

Увеличить, выбрав интересующую область
Наведите курсор на строку, чтобы узнать точное время и значение
Экспорт в png
Ось скольжения
Дважды щелкните для повторной инициализации.

сообщить об этом объявлении

Сохранение интерактивных диаграмм в файлы .png и .html .

Интерактивную диаграмму можно сохранить в форматах .html и .png . Для этого вы должны полагаться на пакеты htmlwidget и webshot соответственно. Затем можно встроить визуализацию с помощью iframe тега img в любая веб-страница.

Примечание : также можно построить интерактивную диаграмму в документе R markdown, чтобы встроить ее напрямую.

Подробнее

 # создать набор данных:
данные

Интерактивные карты с буклетом .

.pngme>

Создайте потрясающую интерактивную карту за минуту благодаря пакету листовка .

Позволяет создавать карты любого типа: фоновые, пузырьковые, картограммы, гексбин и многое другое.

Трехмерные диаграммы с rgl

Пакет rgl — лучший инструмент для работы в 3D от R. Здесь является иллюстрацией: трехмерная диаграмма рассеяния, показывающая взаимосвязь между 3 числовые переменные.

Обратите внимание, что rgl автоматически создает интерактивные графики. Масштабирование и вращение действительно могут сделать диаграмму более информативной.

Исходный код3D-раздел

Попытка масштабирования/вращения →

Интерактивная хордовая диаграмма с chordiag

Пакет chorddiag представляет собой htmlwidget: он автоматически строит интерактивные диаграммы. На приведенной ниже диаграмме при наведении курсора на группу или соединение будет выделен соответствующий поток и предоставлена дополнительная информация.

Примечание : приведенный ниже пример взят непосредственно из документации chorddiag . Спасибо Mattflor за разработку такой красивой упаковки.

Секция хорды Код схемы

Интерактивная кольцевая упаковка с помощью circlepackeR

Библиотека CirclepackeR позволяет получить интерактивную круговую упаковку с несколькими уровнями иерархии. Нажмите на группу , чтобы увеличить ее. В посте описывается, как использовать пакет из разных типов входных наборов данных.

Круглая упаковочная секция Код схемы

Интерактивная дендрограмма с складным деревом

Пакет collapsibletree представляет собой htmlwidget: он автоматически создает сворачиваемую интерактивную древовидную диаграмму. На приведенной ниже диаграмме щелкните узел , чтобы открыть следующую ветвь, и при необходимости увеличьте/уменьшите масштаб.

Раздел ДендрограммаКод диаграммы

Интерактивный сетевой график: networkD3

Пакет networkD3 позволяет строить интерактивные сетевые диаграммы с помощью R. На приведенной ниже диаграмме попробуйте навести указатель мыши на узел и перетащить его, чтобы увидеть, как он работает. Вы также можете прокручивать, чтобы увеличивать и уменьшать масштаб. Посетите соответствующий пост, чтобы узнать, как использовать этот инструмент в вашем наборе данных.

Получить код

Временные ряды: dygraph

Пакет dygraph предлагает масштабирование, зависание, миникарты и многое другое. Попробуйте на примере ниже!

Получить кодРаздел временного ряда

Связанные типы диаграмм

Ggplot2

Анимация

Интерактивность

Предостережения

Дата искусство

Бесплатно создавайте красивые интерактивные графики.

Адаптивные и простые в использовании типы диаграмм для любых нужд.

Выберите тип диаграммы, чтобы узнать, для чего ее использовать:

Гистограмма

Классическая гистограмма — непревзойденная по простоте и более удобочитаемая, чем столбчатая диаграмма на экранах мобильных устройств. Настройте его дизайн под свои нужды в Datawrapper.

Узнайте больше о наших столбчатых диаграммах

Разделенные столбцы

Отлично подходят для демографических пирамид или для всех других случаев, когда вы хотите, чтобы читатели сравнивали категории в нескольких столбцах.

Узнайте больше о разделенных столбцах

Столбики с накоплением

Популярный способ визуализации результатов опроса по шкале от «согласен» до «не согласен». Он полезен во всех ситуациях, когда вы хотите, чтобы ваши читатели сравнили доли в разных категориях.

Узнайте больше о столбчатых столбцах

Сгруппированные столбцы

Полезный вариант классической гистограммы для сравнения значений по двум или более категориям.

Узнайте больше о наших сгруппированных стержнях

Маркированные столбцы

Если вы хотите показать, как запланированные или предполагаемые цифры соотносятся с фактическими, хорошим выбором будут маркированные диаграммы.

Узнайте больше о наших гистограммах

Точечный график

Точечный график похож на гистограмму, но не обязательно начинать с нуля. Вы можете отображать несколько точек для каждой категории, что позволяет сэкономить место.

Узнайте больше о наших точечных диаграммах

Диаграмма диапазона

Графики диапазона отлично подходят для отображения разницы между двумя переменными. Это эффективная альтернатива использованию сгруппированных гистограмм.

Узнайте больше о наших графиках диапазонов

Графики со стрелками

Графики со стрелками полезны для сравнения показателей в разных категориях в два раза, например, сегодня и три года назад.

Узнайте больше о наших диаграммах со стрелками

Столбчатая диаграмма

Классическая столбчатая диаграмма удобна для чтения и полезна не только для категорий. Столбчатые диаграммы Datawrapper могут иметь даты на оси X, что делает их хорошим выбором для демонстрации того, как что-то развивается с течением времени.

Узнайте больше о наших гистограммах

Сгруппированная столбчатая диаграмма

Полезный вариант классической столбчатой диаграммы для сравнения значений по двум или более категориям.

Узнайте больше о наших сгруппированных столбчатых диаграммах

Столбчатая диаграмма с накоплением

Чтобы показать, из каких подкатегорий состоят ваши категории, хорошо подойдет столбчатая диаграмма с накоплением.

Узнайте больше о наших столбчатых диаграммах с накоплением

Диаграмма с областями

Подобно линейной диаграмме, диаграмма с областями может отображать изменения во времени в нескольких категориях, а также сумму их значений.

Узнайте больше о наших диаграммах с областями

Линейная диаграмма

Линейные диаграммы отлично подходят для отображения изменений во времени. Они особенно полезны, когда они имеют прямую маркировку, например метки стран на диаграмме справа.

Узнайте больше о наших линейных диаграммах

Круговая диаграмма

Нелюбимые некоторыми, круговые диаграммы очень интуитивно понятны, когда вы хотите показать доли целого, и поэтому заслужили свое место в нашей коллекции типов диаграмм.

Узнайте больше о наших круговых диаграммах

Кольцевая диаграмма

Кольцевая диаграмма аналогична круговой диаграмме, но в отверстии для кольцевой диаграммы имеется место для дополнительной информации.

Узнайте больше о наших кольцевых диаграммах

Несколько кругов

Иногда одного круга недостаточно. Несколько кругов — это увлекательный способ сравнить несколько категорий и их доли друг с другом.

Узнайте больше о наших множественных круговых диаграммах

Несколько пончиков

Что может быть лучше одного пончика? Несколько пончиков! Как и в случае с одним пончиком, в нескольких пончиках есть место для дополнительной информации, которую вы можете использовать, но не обязаны.

Узнайте больше о множественных кольцевых диаграммах

Точечная диаграмма

Точечная диаграмма полезна для отображения корреляции между двумя (или более!) переменными. Как между потреблением мороженого и счастьем. Или между использованием Datawrapper и красивыми диаграммами.

Узнайте больше о наших точечных диаграммах

Кольцевая диаграмма выборов

Диаграмма парламента или кольцевая диаграмма выборов — это интуитивно понятный способ показать, какие партии входят в законодательный орган.

Узнайте больше о наших предвыборных пончиках

Больше, чем статические диаграммы: отзывчивые, настраиваемые и обновляемые в реальном времени.

Вот что сделает вашу жизнь проще.

Неограниченное количество визуализаций

Даже в нашем бесплатном плане количество диаграмм, карт и таблиц, которые вы можете создать, не ограничено.

Поставляется в вашем дизайне

Отправьте нам свое руководство по стилю, и мы создадим индивидуальную тему диаграммы для вашего бренда, на 100% белую маркировку.

Частный по умолчанию

Независимо от того, какой план вы выберете, все ваши визуализации и данные будут закрытыми, пока вы не нажмете кнопку «Опубликовать».

Отзывчивый

На настольных устройствах, планшетах или смартфонах — визуализации Datawrapper красивы и удобочитаемы везде.

Совместная работа в группах

Используйте общие папки, интеграцию Slack и Teams и права администратора, чтобы видеть, что создает ваша команда.

Автоматизируйте создание диаграмм

Создавайте, обновляйте и экспортируйте визуализации одним щелчком мыши, используя наш современный API.

Произведения для большой аудитории

Визуализации Datawrapper масштабируются до самой большой аудитории и поддерживают даже миллионы зрителей.

Экспорт PNG, SVG, PDF

Экспорт каждой визуализации в формате PNG, SVG или PDF и продолжение работы, например, в Adobe Illustrator.

Готовая к печати графика

Возможны даже готовые к печати файлы PDF с определенными цветами CMYK.

Показать все функции

Ты в хорошей компании.

Ведущие издания, такие как The New York Times и WIRED, строят диаграммы с помощью Datawrapper.

Центр правосудия Бреннана

Беспартийный институт права и политики Центр правосудия Бреннана, базирующийся на юридическом факультете Нью-Йоркского университета, приводит факты о запрете мусульман в этой статье от июня 2019 года.

Посетите статью на brennancenter. org

ПРОВОДНОЙ

Технический журнал WIRED объясняет движение акций крупных технологических компаний с помощью специальной темной темы.

Посетите статью на wired.com

ZEIT Онлайн

Немецкий новостной сайт ZEIT Online использует наши диаграммы, чтобы ответить на вопрос, почему в Германии в наши дни рождается так много детей.

Посетите историю на zeit.de

Нужна помощь в создании диаграмм Datawrapper?

Мы здесь для вас.

Посетите нашу Академию

Более 100 статей Академии шаг за шагом объясняют, как создавать диаграммы каждого типа.