Pierwsze kroki z Plots.jl

Wprowadzenie do wizualizacji danych w Julii

Gustavo Vieira Suñe

Data Analyst

Plots.jl

Instalacja i importowanie Plots.jl

Instalacja

using Pkg


Pkg.add("Plots")

Import

using Plots

Pierwszy wykres w Julii

using CSV, DataFrames
using Plots


# Load dataset
fund = DataFrame(CSV.File("fund.csv"))


# Plot prices over time
plot(
    # Values in x-axis
    fund.price_date,
    # Values in y-axis
    fund.open,
)

Wykres liniowy przedstawiający zmiany cen funduszu w czasie z wyraźnym trendem wzrostowym, z wyjątkiem spadku w marcu 2020 r.

Od linii do punktów

using CSV, DataFrames
using Plots

# Load dataset
fund = DataFrame(CSV.File("fund.csv"))


# Plot open and close prices
scatter(
    # Values in x-axis
    fund.open,
    # Values in x-axis
    fund.close,
)

Prosty wykres punktowy przedstawiający zależność między dzienną ceną otwarcia i zamknięcia. Wykres pokazuje dodatnią korelację między zmiennymi.

Dodawanie tytułu i etykiet osi

# Plot open and close prices
scatter(
    fund.open,
    fund.close,

    # Add title
    title="Intraday Price Movement",

    # Add axis labels
    xlabel="Opening Price (USD)",
    ylabel="Closing Price (USD)",
)

Prosty wykres punktowy przedstawiający zależność między dzienną ceną otwarcia i zamknięcia. Wykres pokazuje dodatnią korelację między zmiennymi.

Ściągawka

Wykresy liniowe
- Trendy w czasie
```
plot(x, y)
```
Wykresy punktowe
- Zależności
```
scatter(x, y)
```

Etykiety osi i tytuły

Łatwiejsza interpretacja

title="My title", xlabel="My x-label", ylabel="My y-label"

Czas na ćwiczenia!

Wprowadzenie do wizualizacji danych w Julii