【Plotly】python数据可视化神器

2024-07-10 18:54| 来源: 网络整理| 查看: 265

Plotly简介

plotly-marks

Plotly是用于机器学习、数据挖掘等领域的数据可视化包。

其图标视觉效果简洁大气，可互动性强，成为我工作中进行数据可视化的一大利器，接下来我们就从最简单的折线图，带领大家逐渐入门plotly。

1. 事先准备

为了方便学习，此处列出两种可以快速使用Plotly的方法。

网络ipynb环境，如colab，datalore等本地ipynb环境，python + jupyter + plotly

注：此教程并不讲解python环境管理相关内容

1.1 网络ipynb环境

推荐使用 jetbrains 公司推出的：Datalore 点击上面的链接，使用 jetbrains 账户，即可享受免费的 cpu、gpu 资源。Plotly已经预装在其环境中可直接调用，而且自带代码补全功能，十分强大（强力安利）

1.2 本地ipynb环境

本地的话需要使用pip安装一下包：

numpyplotlyjupyter 2. 绘制折线图

本片教程，将以折线图的形式来展现一名同学的成绩数据，并包含如何设置标题、添加标签等功能。

2.1 数据准备

我们假设小明每个月考一次数学，那么在这步中，我们使用numpy随机生成小明12次考试的成绩，并打印出来

import numpy as np month_list = [i + 1 for i in range(12)] score_list = np.random.randint(0, 100, 12) print("考试月份：", month_list) print("考试分数：", score_list) ------ >>> 考试月份： [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12] >>> 考试分数： [22 32 43 61 59 59 1 36 22 14 48 41] 2.2 基本用法

我们先编写以下代码，不明白没关系，详细解释都在代码注释中。

import plotly.graph_objects as go # 引入plotly底层绘图库 fig = go.Figure() # 声明fig为一个图表 fig.add_trace(go.Scatter( # 通过add_trace，往图表中加入折线。折线是go.Scatter类 x=month_list, # 声明scatter的x轴数据，月份 y=score_list # 声明scatter的y轴数据，成绩 )) fig.show() # 展示图表

得到下图在这里插入图片描述这张图表已经看起来还行了，但是还是缺少一些元素，比如标题，坐标名字等，我们这就加上！

2.3 添加标题、坐标、图示等

我们更新上面的代码为：

import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure() fig.add_trace( go.Scatter( x=month_list, y=score_list )) fig.update_layout( title="小明2022年成绩单", xaxis=dict(title="month"), yaxis=dict(title="score"), width=800, height=500 ) fig.show()

500*500

知识点：通过 fig.update_layout() 来更新图表的排版

说明一下其中参数的作用

title 设定了标题；xaxis 设定了x轴相关参数yaxis 设定了y轴相关参数width, height 设定了画布大小

update_layout中还可以更新很多东西，这里我们指修改了最基本的。

回到图表上，我们的图看起来不够直观，具体成绩的数字没有体现出来。为此，我们简单修改一下代码。

2.4 为折线增加数据

更新代码为以下的样子。

import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure() fig.add_trace( go.Scatter( x=month_list, y=score_list, mode="markers+lines+text", #

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