Python数据可视化工具Plotly

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Python爱好者 发表于 2020/12/29 23:20:06 2020/12/29
【摘要】 大家好,今天小编给大家带来的一款工具是数据在线可视化工具---Plotly。 Plotly简介 Plotly是一款使用JavaScript开发的制图工具,提供了与主流数据分析语言交互的API(如:Python, R, MATLAB)。大家可以到官网 https://plot.ly/ 了解更多详细的信息。 plotly是个很强大的Python模块,可以用来绘...

大家好,今天小编给大家带来的一款工具是数据在线可视化工具---Plotly。


Plotly简介

Plotly是一款使用JavaScript开发的制图工具,提供了与主流数据分析语言交互的API(如:Python, R, MATLAB)。大家可以到官网 https://plot.ly/ 了解更多详细的信息。

640?wx_fmt=png

plotly是个很强大的Python模块,可以用来绘制各种统计图,下面我们就来具体介绍一下怎么去用它吧!

首先,想用它就得注册一个plotly的账号,打开网址https://plot.ly/,注册账号,用邮箱注册即可,注册完之后登录。

点击你的用户名,选择setting,在setting里面找到API keys,你需要生成一个API key,之后把APIkey复制下来,在写代码的时候会用到。

640?wx_fmt=png

记住Username和API Key。下面我们开始本地敲代码了。


首先需要安装plotly模块,直接通过pip安装即可:

pip install plotly

安装好了之后我们就可以开始正式用它了。


首先导入plotly模块,设置好username和API key

import plotly

plotly.tools.set_credentials_file(username='dolphinlong', api_key='*************')

这些都设置好了之后就可以使用ploty模块的plotly方法了

导入plotly相应的画图模块

import plotly.plotly as py

from plotly.graph_objs import *


首先我们先初始化数据,调用Scatter函数,画折线图:

trace0 = Scatter(

x=[1, 2, 3, 4],

y=[10, 15, 13, 17]

)

trace1 = Scatter(

x=[1, 2, 3, 4],

y=[16, 5, 11, 9]

)

trace2 = Scatter(

x=[1, 2, 3, 4],

y=[1, 5, 11, 19]

)

有了这三组数据,在调用Data函数将这些数据组合在一起,绘制在一张图上。

data = Data([trace0, trace1,trace2])


之后调用plot方法进行画图,记得给你画的图命名!

py.plot(data, filename = 'test28')


运行程序:

640?wx_fmt=png

640?wx_fmt=png

可以清楚的看到刚刚传入的数据被画成了折线图。


接下来我们调用graph_objs.Bar方法来画柱状统计图,直接将刚刚的Scatter方法替换掉就行:

import plotly

plotly.tools.set_credentials_file(username='wuyuqing', api_key='TF76zH72HmMHp3LT4NEq')

import plotly.plotly as py

from plotly.graph_objs import *

trace0 = graph_objs.Bar(

x=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],

y=[7,7,16,25,33,40,40,47,47,55]

)

trace1 = graph_objs.Bar(

x=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],

y=[3,3,10,15,24,24,31,32,38,47]

)

trace2 = graph_objs.Bar(

x=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],

y=[9,16,22,23,29,37,46,46,53,69]

)

data = Data([trace0, trace1, trace2])

py.plot(data,filename = 'test29')


运行代码,获得结果

640?wx_fmt=png


好了,今天关于plotly的应用就简单介绍到这里了,下次给大家做个实例。

下期见。

文章来源: blog.csdn.net,作者:敲代码的灰太狼,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

原文链接:blog.csdn.net/tongtongjing1765/article/details/100581652

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