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          可能是最強(qiáng)的Python可視化神器,建議一試

          共 3180字,需瀏覽 7分鐘

           ·

          2021-12-11 05:32

          數(shù)據(jù)分析離不開(kāi)數(shù)據(jù)可視化,我們最常用的就是pandas,matplotlib,pyecharts當(dāng)然還有Tableau,看到一篇文章介紹plotly制圖后我也躍躍欲試,查看了相關(guān)資料開(kāi)始嘗試用它制圖。

          1. Plotly

          Plotly 是一款用來(lái)做數(shù)據(jù)分析和可視化的在線平臺(tái),功能非常強(qiáng)大,可以在線繪制很多圖形比如條形圖、散點(diǎn)圖、餅圖、直方圖等等。而且還是支持在線編輯,以及多種語(yǔ)言python、javascript、matlab、R等許多API。它在python中使用也很簡(jiǎn)單,直接用pip install plotly就可以了。推薦最好在jupyter notebook中使用,pycharm操作不是很方便。使用Plotly可以畫出很多媲美Tableau的高質(zhì)量圖:

          plotly制圖

          我嘗試做了折線圖、散點(diǎn)圖和直方圖,首先導(dǎo)入庫(kù):

          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?離線模式
          plotly.offline.init_notebook_mode(connected=True)

          上面幾行代碼主要是引用一些庫(kù),plotly有在線和離線兩種模式,在線模式需要有賬號(hào)可以云編輯。我選用的離線模式,plotly設(shè)置為offline模式就可以直接在notebook里面顯示了。

          2. 制作折線圖

          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)


          折線圖

          隨機(jī)設(shè)置4個(gè)參數(shù),一個(gè)x軸的數(shù)字和三個(gè)y軸的隨機(jī)數(shù)據(jù),制作出三種不同類型的圖。trace0是markers,trace1是lines和markers,trace3是lines。然后把三種圖放在data這個(gè)列表里面,調(diào)用py.iplot(data)即可。
          繪制的圖片系統(tǒng)默認(rèn)配色也挺好看的~

          3. 制作散點(diǎn)圖

          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設(shè)置為markers就是散點(diǎn)圖,然后marker里面設(shè)置一組參數(shù),比如顏色的隨機(jī)范圍,散點(diǎn)的大小,還有圖例等等。

          散點(diǎn)圖

          4. 直方圖

          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)

          直方圖

          直方圖是我們比較常用的一種圖形,plotly繪制直方圖的方式跟我們?cè)趐andas里面設(shè)置的有點(diǎn)類似,他們非常直觀的體現(xiàn)了不同月份兩個(gè)生產(chǎn)力之間的差異。

          上面的制圖只是plotly的冰山一角,都是一些最基本的用法,它還有很多很酷的用法和圖形,尤其是跟pandas結(jié)合畫的圖非常漂亮。比如一些股票的K線圖,大家有興趣可以研究研究~

          鏈接在此:https://plot.ly/python/




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