Python 数据可视化实现5种炫酷的动态图

本文将介绍 5 种基于 Plotly 的可视化方法，你会发现，原来可视化不仅可用直方图和箱形图，还能做得如此动态好看甚至可交互。

那么，Plotly 有哪些好处？Plotly 的整合能力很强：可与 Jupyter Notebook 一起使用，可嵌入网站，并且完整集成了 Dash——一种用于构建仪表盘和分析应用的出色工具。

启动

如果你还没安装 Plotly，只需在你的终端运行以下命令即可完成安装：

pip install plotly

安装完成后，就开始使用吧！

动画

在研究这个或那个指标的演变时，我们常涉及到时间数据。Plotly 动画工具仅需一行代码就能让人观看数据随时间的变化情况，如下图所示：

代码如下：

import plotly.express as px
from vega_datasets import data
df = data.disasters()
df = df[df.Year > 1990]
fig = px.bar(df,
            y="Entity",
            x="Deaths",
            animation_frame="Year",
            orientation='h',
            range_x=[0, df.Deaths.max()],
            color="Entity")
# improve aesthetics (size, grids etc.)
fig.update_layout(width=1000,
                 height=800,
                 xaxis_showgrid=False,
                 yaxis_showgrid=False,
                 paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
                 plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
                 title_text='Evolution of Natural Disasters',
                 showlegend=False)
fig.update_xaxes(title_text='Number of Deaths')
fig.update_yaxes(title_text='')
fig.show()

只要你有一个时间变量来过滤，那么几乎任何图表都可以做成动画。下面是一个制作散点图动画的例子：

import plotly.express as px
df = px.data.gapminder()
fig = px.scatter(
   df,
   x="gdpPercap",
   y="lifeExp",
   animation_frame="year",
   size="pop",
   color="continent",
   hover_name="country",
   log_x=True,
   size_max=55,
   range_x=[100, 100000],
   range_y=[25, 90],

#   color_continuous_scale=px.colors.sequential.Emrld
)
fig.update_layout(width=1000,
                 height=800,
                 xaxis_showgrid=False,
                 yaxis_showgrid=False,
                 paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
                 plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)')

太阳图

太阳图（sunburst chart）是一种可视化 group by 语句的好方法。如果你想通过一个或多个类别变量来分解一个给定的量，那就用太阳图吧。

假设我们想根据性别和每天的时间分解平均小费数据，那么相较于表格，这种双重 group by 语句可以通过可视化来更有效地展示。

这个图表是交互式的，让你可以自己点击并探索各个类别。你只需要定义你的所有类别，并声明它们之间的层次结构（见以下代码中的 parents 参数）并分配对应的值即可，这在我们案例中即为 group by 语句的输出。

import plotly.graph_objects as go
import plotly.express as px
import numpy as np
import pandas as pd
df = px.data.tips()
fig = go.Figure(go.Sunburst(
   labels=["Female", "Male", "Dinner", "Lunch", 'Dinner ', 'Lunch '],
   parents=["", "", "Female", "Female", 'Male', 'Male'],
   values=np.append(
       df.groupby('sex').tip.mean().values,
       df.groupby(['sex', 'time']).tip.mean().values),
   marker=dict(colors=px.colors.sequential.Emrld)),
               layout=go.Layout(paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
                                plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)'))

fig.update_layout(margin=dict(t=0, l=0, r=0, b=0),
                 title_text='Tipping Habbits Per Gender, Time and Day')
fig.show()

现在我们向这个层次结构再添加一层：

为此，我们再添加另一个涉及三个类别变量的 group by 语句的值。

import plotly.graph_objects as go
import plotly.express as px
import pandas as pd
import numpy as np
df = px.data.tips()
fig = go.Figure(go.Sunburst(labels=[
   "Female", "Male", "Dinner", "Lunch", 'Dinner ', 'Lunch ', 'Fri', 'Sat',
   'Sun', 'Thu', 'Fri ', 'Thu ', 'Fri  ', 'Sat  ', 'Sun  ', 'Fri   ', 'Thu   '
],
                           parents=[
                               "", "", "Female", "Female", 'Male', 'Male',
                               'Dinner', 'Dinner', 'Dinner', 'Dinner',
                               'Lunch', 'Lunch', 'Dinner ', 'Dinner ',
                               'Dinner ', 'Lunch ', 'Lunch '
                           ],
                           values=np.append(
                               np.append(
                                   df.groupby('sex').tip.mean().values,
                                   df.groupby(['sex',
                                               'time']).tip.mean().values,
                               ),
                               df.groupby(['sex', 'time',
                                           'day']).tip.mean().values),
                           marker=dict(colors=px.colors.sequential.Emrld)),
               layout=go.Layout(paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
                                plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)'))
fig.update_layout(margin=dict(t=0, l=0, r=0, b=0),
                 title_text='Tipping Habbits Per Gender, Time and Day')

fig.show()

平行类别

另一种探索类别变量之间关系的方法是以下这种流程图。你可以随时拖放、高亮和浏览值，非常适合演示时使用。

代码如下：

import plotly.express as px
from vega_datasets import data
import pandas as pd
df = data.movies()
df = df.dropna()
df['Genre_id'] = df.Major_Genre.factorize()[0]
fig = px.parallel_categories(
   df,
   dimensions=['MPAA_Rating', 'Creative_Type', 'Major_Genre'],
   color="Genre_id",
   color_continuous_scale=px.colors.sequential.Emrld,
)
fig.show()

平行坐标图

平行坐标图是上面的图表的连续版本。这里，每一根弦都代表单个观察。这是一种可用于识别离群值（远离其它数据的单条线）、聚类、趋势和冗余变量（比如如果两个变量在每个观察上的值都相近，那么它们将位于同一水平线上，表示存在冗余）的好用工具。

代码如下：

import plotly.express as px
from vega_datasets import data
import pandas as pd
df = data.movies()
df = df.dropna()
df['Genre_id'] = df.Major_Genre.factorize()[0]
fig = px.parallel_coordinates(
   df,
   dimensions=[
       'IMDB_Rating', 'IMDB_Votes', 'Production_Budget', 'Running_Time_min',
       'US_Gross', 'Worldwide_Gross', 'US_DVD_Sales'
   ],
   color='IMDB_Rating',
   color_continuous_scale=px.colors.sequential.Emrld)
fig.show()

量表图和指示器

量表图仅仅是为了好看。在报告 KPI 等成功指标并展示其与你的目标的距离时，可以使用这种图表。

指示器在业务和咨询中非常有用。它们可以通过文字记号来补充视觉效果，吸引观众的注意力并展现你的增长指标。

import plotly.graph_objects as go
fig = go.Figure(go.Indicator(
   domain = {'x': [0, 1], 'y': [0, 1]},
   value = 4.3,
   mode = "gauge+number+delta",
   title = {'text': "Success Metric"},
   delta = {'reference': 3.9},
   gauge = {'bar': {'color': "lightgreen"},
       'axis': {'range': [None, 5]},
            'steps' : [
                {'range': [0, 2.5], 'color': "lightgray"},
                {'range': [2.5, 4], 'color': "gray"}],
         }))
fig.show()

来源：https://blog.csdn.net/weixin_38037405/article/details/122469925