Python 可视化神器Plotly详解

作者:Python 技术 时间:2022-02-18 04:25:37 

Python 可视化神器Plotly详解

文 | 潮汐

来源:Python 技术「ID: pythonall」

学习Python是做数分析的最基础的一步,数据分析离不开数据可视化。Python第三方库中我们最常用的可视化库是 pandas,matplotlib,pyecharts, 当然还有 Tableau,另外最近在学习过程中发现另一款可视化神器-Plotly,它是一款用来做数据分析和可视化的在线平台,功能非常强大, 可以在线绘制很多图形比如条形图、散点图、饼图、直方图等等。除此之外,它还支持在线编辑,以及多种语言 python、javascript、matlab、R等许多API。它在python中使用也非常简单,直接用pip install plotly 安装好即可使用。本文将结合 plotly 库在 jupyter notebook 中来进行图形绘制。

使用 Plotly 可以画出很多媲美Tableau的高质量图,如下图所示:

Python 可视化神器Plotly详解

Python 可视化神器Plotly详解

折线点图

折现点图画图步骤如下:首先在 Pycharm 界面输入 jupyter notebook后进入网页编辑界面,新建一个文件,导入相应的包即可进行图形绘制:


# import pkg
from plotly.graph_objs import Scatter,Layout
import plotly
import plotly.offline as py
import numpy as np
import plotly.graph_objs as go

#设置编辑模式
plotly.offline.init_notebook_mode(connected=True)

#制作折线图
N = 150
random_x = np.linspace(0,1,N)
random_y0 = np.random.randn(N)+7
random_y1 = np.random.randn(N)
random_y2 = np.random.randn(N)-7

trace0 = go.Scatter(
 x = random_x,
 y = random_y0,
 mode = 'markers',
 name = 'markers'
)
trace1 = go.Scatter(
 x = random_x,
 y = random_y1,
 mode = 'lines+markers',
 name = 'lines+markers'
)
trace2 = go.Scatter(
 x = random_x,
 y = random_y2,
 mode = 'lines',
 name = 'lines'
)
data = [trace0,trace1,trace2]
py.iplot(data)

显示结果如下:

Python 可视化神器Plotly详解

直方图


# 直方图
trace0 = go.Bar(
 x = ['Jan','Feb','Mar','Apr', 'May','Jun',
    'Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec'],
 y = [20,15,25,16,18,28,19,67,12,56,14,27],
 name = 'Primary Product',
 marker=dict(
   color = 'rgb(49,130,189)'
 )
)
trace1 = go.Bar(
 x = ['Jan','Feb','Mar','Apr', 'May','Jun',
    'Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec'],
 y = [29,14,32,14,16,19,25,14,10,12,82,16],
 name = 'Secondary Product',
 marker=dict(
   color = 'rgb(204,204,204)'
 )
)
data = [trace0,trace1]
py.iplot(data)

显示结果如下:

Python 可视化神器Plotly详解

散点图


# 散点图
trace1 = go.Scatter(
  y = np.random.randn(700),
 mode = 'markers',
 marker = dict(
   size = 16,
   color = np.random.randn(800),
   colorscale = 'Viridis',
   showscale = True
 )
)
data = [trace1]
py.iplot(data)

显示结果如下:

Python 可视化神器Plotly详解

总结

今天的文章主要学习可视化神器-plotpy 的相关操作,希望在平时的工作中有所应用。更多的内容详见 https://plotly.com/python/

来源:https://blog.csdn.net/weixin_48923393/article/details/109665221

标签:Python,可视化神器,Plotly
0
投稿

猜你喜欢

  • SQL+HTML+PHP 一个简单论坛网站的综合开发案例(注册、登录、注销、修改信息、留言等)

    2023-06-14 15:54:17
  • tensorflow实现从.ckpt文件中读取任意变量

    2023-01-04 15:39:40
  • web前端页面性能优化

    2009-08-15 12:31:00
  • 在JScript中使用RecordSet对象的GetRows方法

    2008-01-16 13:12:00
  • Django实现文件上传下载

    2022-03-17 18:42:48
  • 在ASP中如何使用类class

    2007-09-16 17:17:00
  • ORACLE常用数值函数、转换函数、字符串函数

    2009-11-21 09:31:00
  • python树莓派红外反射传感器

    2022-12-05 16:11:47
  • python中关于日期时间处理的问答集锦

    2023-08-16 08:18:48
  • Flask缓存静态文件的具体方法

    2023-04-12 18:27:43
  • python使用递归解决全排列数字示例

    2022-02-22 04:14:49
  • Python实现人脸识别

    2022-10-01 06:06:24
  • HTML 5 Video概述

    2010-06-23 18:56:00
  • 详解Python下载图片并保存本地的两种方式

    2023-04-03 05:21:36
  • 关于xmlhttp乱码的解决方法

    2008-09-24 17:20:00
  • django框架中间件原理与用法详解

    2022-12-15 03:25:37
  • 观点 2009 年,IE6 走好

    2009-01-04 16:46:00
  • PHP基于phpqrcode生成带LOGO图像的二维码实例

    2023-11-23 23:47:18
  • python使用socket远程连接错误处理方法

    2023-05-13 04:56:48
  • python如何实现不可变字典inmutabledict

    2023-11-20 11:09:46
  • asp之家 网络编程 m.aspxhome.com