大橙子网站建设,新征程启航
为企业提供网站建设、域名注册、服务器等服务
这篇文章将为大家详细讲解有关怎么在Python项目中利用Plotly实现可视化,文章内容质量较高,因此小编分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
成都创新互联公司一直通过网站建设和网站营销帮助企业获得更多客户资源。 以"深度挖掘,量身打造,注重实效"的一站式服务,以成都网站设计、成都网站建设、移动互联产品、成都全网营销服务为核心业务。十余年网站制作的经验,使用新网站建设技术,全新开发出的标准网站,不但价格便宜而且实用、灵活,特别适合中小公司网站制作。网站管理系统简单易用,维护方便,您可以完全操作网站资料,是中小公司快速网站建设的选择。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:
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:
# 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:
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)
关于怎么在Python项目中利用Plotly实现可视化就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。