四川建设网站项目招标,浙江省建设培训中心网,网站建设怎么搞,广西建设工程质量检测协会网站数据分析离不开数据可视化#xff0c;我们最常用的就是Pandas#xff0c;Matplotlib#xff0c;Pyecharts当然还有Tableau#xff0c;看到一篇文章介绍Plotly制图后我也跃跃欲试#xff0c;查看了相关资料开始尝试用它制图。
1、Plotly
Plotly是一款用来做数据分析和可视…数据分析离不开数据可视化我们最常用的就是PandasMatplotlibPyecharts当然还有Tableau看到一篇文章介绍Plotly制图后我也跃跃欲试查看了相关资料开始尝试用它制图。
1、Plotly
Plotly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。
而且还是支持在线编辑以及多种语言Python、Javascript、Matlab、R等许多API。
它在Python中使用也很简单直接用Pip Install Plotly就可以了。
推荐最好在Jupyter notebook中使用Pycharm操作不是很方便。
使用Plotly可以画出很多媲美Tableau的高质量图 Plotly制图
我尝试做了折线图、散点图和直方图首先导入库
from plotly.graph_objs import Scatter,Layout
import plotly
import plotly.offline as py
import numpy as np
import plotly.graph_objs as go
#setting offilne 离线模式
plotly.offline.init_notebook_mode(connectedTrue)上面几行代码主要是引用一些库Plotly有在线和离线两种模式在线模式需要有账号可以云编辑。
我选用的离线模式Plotly设置为Offline模式就可以直接在Notebook里面显示了。
2、制作折线图
N 100
random_x np.linspace(0,1,N)
random_y0 np.random.randn(N)5
random_y1 np.random.randn(N)
random_y2 np.random.randn(N)-5#Create traces
trace0 go.Scatter(x random_x,y random_y0,mode markers,name markers
)
trace1 go.Scatter(x random_x,y random_y1,mode linesmarkers,name linesmarkers
)
trace2 go.Scatter(x random_x,y random_y2,mode lines,name lines
)
data [trace0,trace1,trace2]
py.iplot(data)折线图
随机设置4个参数一个x轴的数字和三个y轴的随机数据制作出三种不同类型的图。
Trace0是MarkersTrace1是Lines和MarkersTrace3是Lines。
然后把三种图放在Data这个列表里面调用py.iplot(data)即可。绘制的图片系统默认配色也挺好看的~/
3、制作散点图
trace1 go.Scatter(y np.random.randn(500),mode markers,marker dict(size 16,color np.random.randn(500),colorscale Viridis,showscale True)
)
data [trace1]
py.iplot(data)把Mode设置为Markers就是散点图然后Marker里面设置一组参数比如颜色的随机范围散点的大小还有图例等等。 4、直方图
trace0 go.Bar(x [Jan,Feb,Mar,Apr, May,Jun,Jul,Aug,Sep,Oct,Nov,Dec],y [20,14,25,16,18,22,19,15,12,16,14,17],name Primary Product,markerdict(color rgb(49,130,189))
)
trace1 go.Bar(x [Jan,Feb,Mar,Apr, May,Jun,Jul,Aug,Sep,Oct,Nov,Dec],y [19,14,22,14,16,19,15,14,10,12,12,16],name Secondary Product,markerdict(color rgb(204,204,204))
)
data [trace0,trace1]
py.iplot(data)直方图是我们比较常用的一种图形Plotly绘制直方图的方式跟我们在Pandas里面设置的有点类似它们非常直观的体现了不同月份两个生产力之间的差异。
上面的制图只是Plotly的冰山一角都是一些最基本的用法它还有很多很酷的用法和图形尤其是跟Pandas结合画的图非常漂亮。
比如一些股票的K线图大家有兴趣可以研究研究~
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