def target_percent(): trace = go.Pie(labels = ['健康样本','患病样本'], values = data['Outcome'].value_counts(), textfont=dict(size=15), opacity = 0.8, marker=dict(colors=['lightskyblue', 'gold'], line=dict(color='#000000', width=1.5))) layout = dict(title = '样本构成') fig = dict(data = [trace], layout=layout) py.iplot(fig)

时间: 2024-04-27 17:21:11 浏览: 9
这段代码定义了一个函数 `target_percent()`,它使用 Plotly 库中的 `go.Pie()` 函数来绘制一个饼图,该饼图显示数据集中患病样本和健康样本的百分比。`values` 参数使用了 `data['Outcome'].value_counts()`,它返回了一个 Pandas Series,其中包含了 `Outcome` 列中各个取值的计数。`labels` 参数设置了饼图中各个部分的标签,`colors` 参数设置了各个部分的颜色,`textfont` 参数设置了文本的字体大小,`opacity` 参数设置了图形的透明度,`line` 参数设置了饼图中各个部分的边框线的颜色和宽度。最后,函数将饼图及其布局打包成字典,调用 Plotly 的 `iplot()` 函数将其绘制出来。
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def target_percent(): trace = go.Pie(labels = ['健康样本','患病样本'], values = data['Outcome'].value_counts(), textfont=dict(size=12), opacity = 0.8, marker=dict(colors=['lightskyblue', 'gold'], line=dict(color='#000000', width=2.0)))如何将这段代码的标题设置在中央

要将这段代码的标题设置在中央,你可以使用Plotly的layout属性来实现。具体的做法是在绘制图表之前,先设置一个layout,将它的title属性设置为你想要的标题,并将它的x和y属性都设置为0.5,如下所示: ```python import plotly.graph_objs as go def target_percent(): trace = go.Pie(labels = ['健康样本', '患病样本'], values = data['Outcome'].value_counts(), textfont=dict(size=12), opacity = 0.8, marker=dict(colors=['lightskyblue', 'gold'], line=dict(color='#000000', width=2.0))) layout = go.Layout(title='样本分布', title_font=dict(size=20), title_x=0.5, title_y=0.5) fig = go.Figure(data=[trace], layout=layout) fig.show() ``` 在这个layout中,`title_x`和`title_y`属性都设置为0.5,表示将标题水平和垂直居中。如果你想要更改标题字体大小,可以使用`title_font`属性,将它的size属性设置为你想要的字体大小即可。

def target_percent(): trace = go.Pie(labels = ['healthy','diabetic'], values = data['Outcome'].value_counts(), textfont=dict(size=15), opacity = 0.8, marker=dict(colors=['lightskyblue', 'gold'], line=dict(color='#000000', width=1.5))) layout = dict(title = 'Distribution of Outcome variable') fig = dict(data = [trace], layout=layout) py.iplot(fig) p=sns.heatmap(data.corr(), annot=True,cmap ='hot')

这段代码看起来像是用Python的Plotly库和Seaborn库对数据进行可视化处理。其中,`go.Pie()`函数生成饼图,`data['Outcome'].value_counts()`是对数据中“Outcome”变量的统计,`sns.heatmap()`函数绘制热力图,`data.corr()`是对数据的相关性进行计算。这段代码的作用可能是展示数据的分布情况和相关性。

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import numpy as np import pandas as pd import talib def initialize(context): context.symbol = 'BTCUSDT' context.window_size = 5 context.deviation = 1 context.trade_size = 0.01 context.stop_loss = 0.05 context.take_profit = 0.1 schedule_function(rebalance, date_rules.every_day(), time_rules.market_open()) def rebalance(context, data): price = data.history(context.symbol, 'close', context.window_size + 1, '1d') signal = mean_reversion_signal(price, context.window_size, context.deviation) current_position = context.portfolio.positions[context.symbol].amount if signal[-1] == 1 and current_position <= 0: target_position_size = context.trade_size / data.current(context.symbol, 'close') order_target_percent(context.symbol, target_position_size) elif signal[-1] == -1 and current_position >= 0: order_target(context.symbol, 0) elif current_position > 0: current_price = data.current(context.symbol, 'close') stop_loss_price = current_price * (1 - context.stop_loss) take_profit_price = current_price * (1 + context.take_profit) if current_price <= stop_loss_price or current_price >= take_profit_price: order_target(context.symbol, 0) def moving_average(x, n): ma = talib.SMA(x, timeperiod=n) return ma def std_deviation(x, n): std = talib.STDDEV(x, timeperiod=n) return std def mean_reversion_signal(price, window_size, deviation): ma = moving_average(price, window_size) std = std_deviation(price, window_size) upper_band = ma + deviation * std lower_band = ma - deviation * std signal = np.zeros_like(price) signal[price > upper_band] = -1 # 卖出信号 signal[price < lower_band] = 1 # 买入信号 return signal ''' 运行回测 ''' start_date = pd.to_datetime('2019-01-01', utc=True) end_date = pd.to_datetime('2021-01-01', utc=True) results = run_algorithm( start=start_date, end=end_date, initialize=initialize, capital_base=10000, data_frequency='daily', bundle='binance' ) ''' 查看回测结果 ''' print(results.portfolio_value)格式错误

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