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2023
09-26

Plotly教程,一個漂亮的python庫!

Plotly是一款使用率非常高的Python可視化庫,而且在交互性方面做的非常好。

Plotly提供了豐富的圖表類型和交互功能,可以幫助我們將數據以更直觀、美觀的方式展示出來。
實際數據挖掘和分析中,無論你是數據分析師、學生還是對數據感興趣的人,Plotly都可以成為你實現可視化需求的良好選擇。

為什么選擇Plotly?
簡潔易用:Plotly提供了簡單直觀的API接口,不需要深入了解復雜的圖形原理即可輕松創建各種類型的圖表。

交互性:通過使用Plotly,你可以創建交互式圖表,使得其他人能夠與圖表進行互動,探索數據的不同方面。

多平臺支持:Plotly不僅支持Python環境,還適用于其他主要編程語言,并提供了在線的繪圖工具,方便在任何地方訪問和共享圖表。

安裝Plotly
使用Plotly之前,先安裝該Plotyly。

使用pip命令安裝Plotly:pip install plotly

使用示例
下面是一個簡單的示例,展示了如何使用Plotly來創建一個柱狀圖:
import plotly.graph_objects as go

# 創建數據
x = ['蘋果', '香蕉', '橙子', '葡萄']
y = [10, 15, 7, 12]

# 創建柱狀圖
fig = go.Figure(data=go.Bar(x=x, y=y))

# 設置圖表標題和軸標簽
fig.update_layout(
    title='水果銷售量',
    xaxis_title='水果',
    yaxis_title='銷售量'
)

# 顯示圖表
fig.show()
這段代碼首先導入了plotly.graph_objects模塊,并創建了一組數據,表示不同水果的銷售量。
接著,通過go.Bar函數創建了一個柱狀圖,并使用update_layout方法設置了圖表的標題和軸標簽。
最后,調用fig.show()顯示出圖表。

開源數據分析
下面咱們使用Iris數據集,包含不同品種的鳶尾花的測量數據。
可以從Plotly內置的px.scatter_3d函數開始,然后根據數據集的特點進行適當的定制。
使用下面代碼創建 3D 散點圖:
import plotly.express as px
import seaborn as sns

# 加載Iris數據集
iris = sns.load_dataset("iris")

# 創建3D散點圖
fig = px.scatter_3d(
    iris, x="sepal_length", y="sepal_width", z="petal_width",
    color="species", size="petal_length", opacity=0.7,
    title="Iris Dataset 3D Scatter Plot"
)

# 自定義圖表布局
fig.update_layout(
    scene=dict(
        xaxis_title="Sepal Length",
        yaxis_title="Sepal Width",
        zaxis_title="Petal Width",
    )
)

# 顯示圖表
fig.show()
上述代碼將創建一個漂亮的3D散點圖,用不同的顏色表示不同品種的鳶尾花,點的大小表示花瓣長度,坐標軸分別表示花萼長度、花萼寬度和花瓣寬度。

實際分析中,可以根據需要進一步自定義圖表的樣式、布局和標簽,以滿足特定的數據分析需求。
幾點注意
Plotly需要聯網才能加載相關資源,確保你的計算機可以訪問互聯網。
在使用Plotly之前,建議先閱讀官方文檔或教程,以便更好地理解其功能和使用方式。

最后

通過使用Plotly,可以以更直觀、交互性的方式展示數據,為數據分析和可視化工作增添一份便利。也希望在后面數據探索中可以提供更多的幫助!

以上就是Plotly教程,一個漂亮的python庫!的詳細內容,想要了解更多Python教程歡迎持續關注編程學習網。

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