Natuurlijk, ik help je graag bij het analyseren en optimaliseren van je Seaborn-visualisaties. Hier zijn enkele tips en suggesties gebaseerd op je situatie: 1. Verbeteren van prestaties: - Data samenvatten: Overweeg om je data te aggregeren (bijvoorbeeld per week of maand) voordat je visualisaties maakt. Dit vermindert de datasetgrootte en versnelt het laden. - Gebruik van subsets: Werk met een deel van de data tijdens het ontwikkelen, en pas de volledige dataset toe zodra je tevreden bent. - Data-indexering: Zorg dat je dataset goed geïndexeerd is op datum voor snelle toegang. 2. Verbeteren van leesbaarheid en stijl: - Minimalistisch ontwerp: Gebruik een eenvoudige achtergrond (`style='whitegrid'` of `darkgrid` met subtiele kleuren) en vermijd overbodige elementen. - Pastelkleuren: Kies voor zachte pastelkleuren, bijvoorbeeld met behulp van `sns.color_palette()` met pastelpaletten zoals `'pastel'`, `'muted'` of custom kleuren. - Legenda en labels: Zorg dat alle assen duidelijk gelabeld zijn en dat de legenda niet overlapt of overbodig is. 3. Aanpassingen voor de specifieke visualisaties: **Scatterplot (bijvoorbeeld voor slotkoers vs. volume):** ```python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Stel een pastelpalet in sns.set_theme(style='whitegrid', palette='pastel') # Plot plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.scatterplot(data=je_data, x='volume', y='slotkoers', alpha=0.7) plt.title('Slotkoers vs. Volume') plt.xlabel('Volume') plt.ylabel('Slotkoers') plt.tight_layout() plt.show() ``` - Tip: Gebruik `alpha` voor transparantie, zodat overlapping minder storend wordt. - Als de dataset groot is, overweeg dan sampling (`sample(frac=0.1)`) voor snellere weergave. **Barplot (bijvoorbeeld voor gemiddelde slotkoers per maand):** ```python import pandas as pd # Data voorbereiden: groeperen per maand je_data['maand'] = je_data['datum'].dt.to_period('M') gemiddeld_per_maand = je_data.groupby('maand')['slotkoers'].mean().reset_index() # Plot sns.set_theme(style='whitegrid', palette='pastel') plt.figure(figsize=(12, 6)) sns.barplot(data=gemiddeld_per_maand, x='maand', y='slotkoers') plt.title('Gemiddelde Slotkoers per Maand') plt.xlabel('Maand') plt.ylabel('Gemiddelde Slotkoers') plt.xticks(rotation=45) plt.tight_layout() plt.show() ``` - Gebruik korte labels en roteer de datums voor betere leesbaarheid. 4. Extra tips: - Gebruik `matplotlib`'s `ax` object om meerdere visualisaties aan te passen zonder overbodige code. - Overweeg interactieve visualisaties met tools zoals Plotly voor grote datasets, omdat deze beter omgaan met grote hoeveelheden data en bieden zoom- en hover-functionaliteit. Door deze stappen toe te passen, zul je niet alleen de laadtijden verbeteren, maar ook dat je visualisaties overzichtelijker en aantrekkelijker worden, passend bij een minimalistisch en pastelkleurenpalet. Heeft je specifieke dataset of visualisatie nog bijkomende vragen of wensen?

Absoluut! Hierbij een gedetailleerde analyse en een set praktische optimalisatiestrategieën voor je Seaborn visualisaties, specifiek gericht op prestaties en leesbaarheid met grote financiële datasets. ### 1. Analyse van Huidige Situatie & Knelpunt Het primaire knelpunt is de trage laadtijd. Dit wordt vrijwel zeker veroorzaakt doordat Seaborn elke individuele datapunt (elke dag) probeert te renderen in je plots. Voor een dataset van bijvoorbeeld 5 jaar (~1260 handelsdagen) betekent dit 1260 staven in een barplot of 1260 punten in een scatterplot. Dat is computationeel intensief. ### 2. Algemene Optimalisatiestrategieën (Prestaties) Voordat we naar de specifieke plots kijken, zijn dit de belangrijkste stappen om de prestaties te verbeteren: 1. **Downsampling (Meest Cruciaal):** Dit is de krachtigste techniek. Visualiseer niet elke dag, maar aggregate je data op week- of maandniveau voor de overzichtsplots. ```python # Voorbeeld: Aggregeren op maandbasis (gemiddelde slotkoers, som van volume) df['datum'] = pd.to_datetime(df['datum']) df_maand = df.set_index('datum').resample('M').agg({'slotkoers': 'mean', 'volume': 'sum'}).reset_index() ``` *Gebruik `df_maand` in plaats van `df` voor je plots.* 2. **Datatypen Optimaliseren:** Zorg ervoor dat je kolommen efficiënte datatypen gebruiken. ```python df['slotkoers'] = pd.to_numeric(df['slotkoers'], downcast='float') df['volume'] = pd.to_numeric(df['volume'], downcast='integer') ``` 3. **Gebruik Matplotlib's Axes Object:** Geef de `ax` parameter door aan Seaborn-functies. Dit voorkomt het creëren van onnodige figuren en geeft je meer controle. ```python fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) sns.barplot(data=df_maand, x='datum', y='volume', ax=ax) ``` ### 3. Optimalisatie per Visualisatietype #### A. Scatterplot (Slotkoers vs. Volume) **Doel:** Tonen of er een relatie is tussen handelsvolume en koersbeweging. **Probleem:** 1000+ punten tekenen is traag en wordt een onleesbare wolk. **Optimalisatie & Verbetering:** * **Downsample:** Gebruik de geaggregeerde maanddata (`df_maand`). * **Alternatief: Hexbin Plot:** Deze plot is perfect voor grote datasets. Hij groepeert punten in hexagonen en kleurt ze op basis van dichtheid. Zeer performant en informatief. ```python # Stap 1: Import import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # Stap 2: Stel de stijl in (minimalistisch + pastel) sns.set_style("whitegrid") # Schone, minimalistische stijl pastel_palette = ["#FFB6C1", "#87CEFA", "#98FB98", "#FFFFE0", "#DDA0DD"] # Pastelkleuren sns.set_palette(pastel_palette) # Stap 3: Maak de plot fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6)) hb = ax.hexbin(x=df['volume'], y=df['slotkoers'], gridsize=50, cmap='viridis', alpha=0.7, mincnt=1) ax.set_xlabel('Volume') ax.set_ylabel('Slotkoers') ax.set_title('Relatie tussen Volume en Slotkoers (Dichtheid)') # Voeg een colorbar toe voor context cb = fig.colorbar(hb, ax=ax) cb.set_label('Aantal datapunten') plt.show() ``` #### B. Barplot (Volume per Tijdperiode) **Doel:** Het volume per periode (bijv. maand) vergelijken. **Probleem:** Een barplot met 1000+ bars is onmogelijk om te lezen en vreselijk traag. **Optimalisatie & Verbetering:** * **Downsample:** Dit is niet een optie maar een **must**. Gebruik `df_maand` of `df_week`. * **Wijzig het type Plot:** Overweeg een **lijnplot** voor trends over tijd. Dit is veel minder zwaar voor de browser/verwerker. ```python fig, ax = plt.subplots(figsize=(14, 6)) sns.lineplot(data=df_maand, x='datum', y='volume', ax=ax, color='#87CEFA', linewidth=2.5) ax.set_title('Maandelijks Handelsvolume (Geaggregeerd)') ax.set_ylabel('Totaal Volume') ax.tick_params(axis='x', rotation=45) plt.tight_layout() # Zorgt voor goede opmaak plt.show() ``` * **Als het een barplot moet zijn:** ```python # Plot alleen de laatste 12 maanden om het overzichtelijk te houden df_laatste_12_maanden = df_maand.tail(12) fig, ax = plt.subplots(figsize=(14, 6)) sns.barplot(data=df_laatste_12_maanden, x='datum', y='volume', ax=ax, color='#98FB98') # Verbeter de leesbaarheid van de x-as ax.set_xticklabels([d.strftime('%b %Y') for d in df_laatste_12_maanden.datum]) # Formatteer datum ax.tick_params(axis='x', rotation=45) ax.set_title('Volume per Maand (Laatste 12 Maanden)') plt.tight_layout() plt.show() ``` ### 4. Implementatie van Stijl (Minimalistisch + Pastel) De bovenstaande codefragmenten gebruiken al de basis voor je gewenste stijl. Hier is hoe je dit globaal kunt instellen: ```python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Stel de globale stijl in sns.set_style("whitegrid") # 'white', 'darkgrid', 'ticks' zijn ook minimalistische opties. pastel_palette = ["#FFB6C1", "#87CEFA", "#98FB98", "#FFFFE0", "#DDA0DD"] # Lila, blauw, groen, geel, roze sns.set_palette(pastel_palette) # Optioneel: pas de lettergrootte aan voor betere leesbaarheid sns.set_context("talk") # "paper", "notebook", "talk", of "poster" ``` **Samenvatting van aanbevelingen:** 1. **AGGREGEREN IS SLEUTEL:** Gebruik `resample()` om je data op een hoger niveau (week/maand) samen te vatten. 2. **Kies de Juiste Plot:** Vervang scatterplots door hexbin plots en overweeg lijnplots in plaats van barplots voor trends. 3. **Beperk de Weergegeven Data:** Toon bijvoorbeeld alleen het afgelopen jaar in detail. 4. **Pas de Stijl Globaal Toe:** Gebruik `sns.set_style()` en `sns.set_palette()` voor een consistente, minimalistische look met pastelkleuren. Door deze stappen te volgen, zullen je visualisaties niet alleen veel sneller laden, maar ook aanzienlijk informatiever en esthetischer worden.