Python 数据可视化实现5种炫酷的动态图

本文将介绍 5 种基于 plotly 的可视化方法，你会发现，原来可视化不仅可用直方图和箱形图，还能做得如此动态好看甚至可交互。

那么，plotly 有哪些好处？plotly 的整合能力很强：可与 jupyter notebook 一起使用，可嵌入网站，并且完整集成了 dash——一种用于构建仪表盘和分析应用的出色工具。

启动

如果你还没安装 plotly，只需在你的终端运行以下命令即可完成安装：

pip install plotly

安装完成后，就开始使用吧！

动画

在研究这个或那个指标的演变时，我们常涉及到时间数据。plotly 动画工具仅需一行代码就能让人观看数据随时间的变化情况，如下图所示：

代码如下：

import plotly.express as px
from vega_datasets import data
df = data.disasters()
df = df[df.year > 1990]
fig = px.bar(df,
             y="entity",
             x="deaths",
             animation_frame="year",
             orientation='h',
             range_x=[0, df.deaths.max()],
             color="entity")
# improve aesthetics (size, grids etc.)
fig.update_layout(width=1000,
                  height=800,
                  xaxis_showgrid=false,
                  yaxis_showgrid=false,
                  paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
                  plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
                  title_text='evolution of natural disasters',
                  showlegend=false)
fig.update_xaxes(title_text='number of deaths')
fig.update_yaxes(title_text='')
fig.show()

只要你有一个时间变量来过滤，那么几乎任何图表都可以做成动画。下面是一个制作散点图动画的例子：

import plotly.express as px
df = px.data.gapminder()
fig = px.scatter(
    df,
    x="gdppercap",
    y="lifeexp",
    animation_frame="year",
    size="pop",
    color="continent",
    hover_name="country",
    log_x=true,
    size_max=55,
    range_x=[100, 100000],
    range_y=[25, 90],

    #   color_continuous_scale=px.colors.sequential.emrld
)
fig.update_layout(width=1000,
                  height=800,
                  xaxis_showgrid=false,
                  yaxis_showgrid=false,
                  paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
                  plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)')

太阳图

太阳图（sunburst chart）是一种可视化 group by 语句的好方法。如果你想通过一个或多个类别变量来分解一个给定的量，那就用太阳图吧。

假设我们想根据性别和每天的时间分解平均小费数据，那么相较于表格，这种双重 group by 语句可以通过可视化来更有效地展示。

这个图表是交互式的，让你可以自己点击并探索各个类别。你只需要定义你的所有类别，并声明它们之间的层次结构（见以下代码中的 parents 参数）并分配对应的值即可，这在我们案例中即为 group by 语句的输出。

import plotly.graph_objects as go
import plotly.express as px
import numpy as np
import pandas as pd
df = px.data.tips()
fig = go.figure(go.sunburst(
    labels=["female", "male", "dinner", "lunch", 'dinner ', 'lunch '],
    parents=["", "", "female", "female", 'male', 'male'],
    values=np.append(
        df.groupby('sex').tip.mean().values,
        df.groupby(['sex', 'time']).tip.mean().values),
    marker=dict(colors=px.colors.sequential.emrld)),
                layout=go.layout(paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
                                 plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)'))

fig.update_layout(margin=dict(t=0, l=0, r=0, b=0),
                  title_text='tipping habbits per gender, time and day')
fig.show()

现在我们向这个层次结构再添加一层：

为此，我们再添加另一个涉及三个类别变量的 group by 语句的值。

import plotly.graph_objects as go
import plotly.express as px
import pandas as pd
import numpy as np
df = px.data.tips()
fig = go.figure(go.sunburst(labels=[
    "female", "male", "dinner", "lunch", 'dinner ', 'lunch ', 'fri', 'sat',
    'sun', 'thu', 'fri ', 'thu ', 'fri  ', 'sat  ', 'sun  ', 'fri   ', 'thu   '
],
                            parents=[
                                "", "", "female", "female", 'male', 'male',
                                'dinner', 'dinner', 'dinner', 'dinner',
                                'lunch', 'lunch', 'dinner ', 'dinner ',
                                'dinner ', 'lunch ', 'lunch '
                            ],
                            values=np.append(
                                np.append(
                                    df.groupby('sex').tip.mean().values,
                                    df.groupby(['sex',
                                                'time']).tip.mean().values,
                                ),
                                df.groupby(['sex', 'time',
                                            'day']).tip.mean().values),
                            marker=dict(colors=px.colors.sequential.emrld)),
                layout=go.layout(paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
                                 plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)'))
fig.update_layout(margin=dict(t=0, l=0, r=0, b=0),
                  title_text='tipping habbits per gender, time and day')

fig.show()

平行类别

另一种探索类别变量之间关系的方法是以下这种流程图。你可以随时拖放、高亮和浏览值，非常适合演示时使用。

代码如下：

import plotly.express as px
from vega_datasets import data
import pandas as pd
df = data.movies()
df = df.dropna()
df['genre_id'] = df.major_genre.factorize()[0]
fig = px.parallel_categories(
    df,
    dimensions=['mpaa_rating', 'creative_type', 'major_genre'],
    color="genre_id",
    color_continuous_scale=px.colors.sequential.emrld,
)
fig.show()

平行坐标图

平行坐标图是上面的图表的连续版本。这里，每一根弦都代表单个观察。这是一种可用于识别离群值（远离其它数据的单条线）、聚类、趋势和冗余变量（比如如果两个变量在每个观察上的值都相近，那么它们将位于同一水平线上，表示存在冗余）的好用工具。

代码如下：

 import plotly.express as px
from vega_datasets import data
import pandas as pd
df = data.movies()
df = df.dropna()
df['genre_id'] = df.major_genre.factorize()[0]
fig = px.parallel_coordinates(
    df,
    dimensions=[
        'imdb_rating', 'imdb_votes', 'production_budget', 'running_time_min',
        'us_gross', 'worldwide_gross', 'us_dvd_sales'
    ],
    color='imdb_rating',
    color_continuous_scale=px.colors.sequential.emrld)
fig.show()

量表图和指示器

量表图仅仅是为了好看。在报告 kpi 等成功指标并展示其与你的目标的距离时，可以使用这种图表。

指示器在业务和咨询中非常有用。它们可以通过文字记号来补充视觉效果，吸引观众的注意力并展现你的增长指标。

import plotly.graph_objects as go
fig = go.figure(go.indicator(
    domain = {'x': [0, 1], 'y': [0, 1]},
    value = 4.3,
    mode = "gauge+number+delta",
    title = {'text': "success metric"},
    delta = {'reference': 3.9},
    gauge = {'bar': {'color': "lightgreen"},
        'axis': {'range': [none, 5]},
             'steps' : [
                 {'range': [0, 2.5], 'color': "lightgray"},
                 {'range': [2.5, 4], 'color': "gray"}],
          }))
fig.show()

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