可视化神器--Plotly

数据分析离不开数据可视化。我们最常用的就是pandas,matplotlib,pyecharts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

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:

《可视化神器--Plotly》 plotly制图.png

我尝试做了折线图、散点图和直方图,代码如下:
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
plotly.offline.init_notebook_mode(connected=True)

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。

1.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 = '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)

《可视化神器--Plotly》 折线图.png

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markers,trace1是lines和markers,trace3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~

2.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。

《可视化神器--Plotly》 散点图.png

3.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',
    marker=dict(
        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',
    marker=dict(
        color = 'rgb(204,204,204)'
    )
)
data = [trace0,trace1]
py.iplot(data)

《可视化神器--Plotly》 直方图.png

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,他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~
链接在此:https://plot.ly/python/

    原文作者:estate47
    原文地址: https://www.jianshu.com/p/e5fb1b5c0957
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