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plotly的安装以及基本的绘图教程

程序员文章站 2022-06-26 08:54:14
众所周知 plotly是一个简易的数据可视化绘图工具 可以使用 jupyter(直接运行)或者pychram(需要生成html文件)等开发工具 因为我在学数据分析时先学习的matplotlib来作图,之后又学习plot发现plot相对更加简单效率 因此推荐plotlyplotly的安装 直接使用pip安装 pip install plotlyplotly的使用 可以用来绘制 折线图 条形图 比例条形图 饼图等常见图形可以使用pandas方法导入csv文件数据 此处不再介绍 如有需要可...

众所周知 plotly是一个简易的数据可视化绘图工具 可以使用 jupyter(直接运行)或者pychram(需要生成html文件)等开发工具 因为我在学数据分析时先学习的matplotlib来作图,之后又学习plot发现plot相对更加简单效率 因此推荐plotly

plotly的安装 直接使用pip安装

     pip install plotly

plotly的使用 可以用来绘制 折线图 条形图 比例条形图 饼图等常见图形

可以使用pandas方法导入csv文件数据 此处不再介绍 如有需要可查询上一篇 此篇介绍常用的图形绘制

折线图

 # 绘制折线图
import plotly
import os
import plotly as py
import plotly.graph_objs as go
from plotly.graph_objs import Scatter
trace0 = Scatter(x=[1, 2, 3, 4], y=[12, 5, 8, 23])
trace1 = Scatter(x=[1, 2, 3, 4], y=[16, 8, 12, 6])
py.offline.plot([trace0, trace1]) 

plotly的安装以及基本的绘图教程

绘制多条折线图

代码很简单只不过数据是自己随便写的有些乱 各个参数已经在代码注释

import plotly as py
import plotly.graph_objs as go
from plotly.graph_objs import Scatter
trace1 = Scatter(x=[2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014],
                 y=[2, 4, 6, 8, 10, 8, 9, 5, 8, 12], mode='lines', name='历年生产总值',
                 line=dict(width=2, color='red'))  # mode为绘制的图形样式 lines为折线图,markers为浮点图,line里面为宽度和颜色
trace2 = Scatter(x=[2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014],
                 y=[12, 14, 13, 18, 14, 25, 16, 20, 12, 29], mode='lines', name='历年投资',
                 line=dict(width=2, color='blue'))
trace3 = Scatter(x=[2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014],
                 y=[20, 24, 18, 28, 21, 34, 32, 16, 29, 38], mode='lines', name="历年收入",
                 line=dict(width=2, color='green'))
data = [trace1, trace2, trace3]

layout = go.Layout(title='财政收入变化', xaxis=dict(title='年份'), yaxis=dict(title='每年销售总额(千万)'),
                   legend=dict(x=1, y=1, font=dict(size=10, color='black')))# 设置图形标题,以及x轴y轴标题 legend为 三个name的样式 x=1y=1 是三个name的位置
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
py.offline.plot(fig)      

plotly的安装以及基本的绘图教程

绘制单个数据的条形图

import plotly as py
from plotly.graph_objs import Scatter
import plotly.graph_objs as go

trace = [go.Bar(x=['河南', '河北', '北京', '湖南', '天津', '安徽'], y=[3456, 4568, 7865, 6444, 3900, 5960],
                marker=dict(color=['red', 'yellow', 'blue', 'green', 'darkgray', 'orange']), opacity=0.99, width=0.5)]
layout = go.Layout(title='不同地区的订单数量', xaxis=dict(title='地区'))
fig = go.Figure(data=trace, layout=layout)
py.offline.plot(fig)  

plotly的安装以及基本的绘图教程

绘制多个数据的条形图

import plotly as py
from plotly.graph_objs import Scatter
import plotly.graph_objs as go

trace1 = go.Bar(x=['河南', '河北', '北京', '湖南', '天津', '安徽'], y=[3456, 4568, 7865, 6444, 3900, 5960], name="历年教育投资")
trace2 = go.Bar(x=['河南', '河北', '北京', '湖南', '天津', '安徽'], y=[2378, 3568, 8865, 7444, 6900, 2960], name="历年农业投资")
trace3 = go.Bar(x=['河南', '河北', '北京', '湖南', '天津', '安徽'], y=[6456, 2568, 3865, 5444, 8900, 1960], name="历年财政收入")
data = [trace1, trace2, trace3]
layout = go.Layout(title='各地区经济情况', xaxis=dict(title='地区'),legend=dict(x=1, y=1, font=dict(size=10, color='black'))) # 加入barmode='stack' 绘制堆叠柱状图
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
py.offline.plot(fig)

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绘制条形比例图 统计每个阶段所占的比例 程序默认自己分组,可使用nbinsx手动设置

import plotly as py
from plotly.graph_objs import Scatter
import plotly.graph_objs as go

data = [go.Histogram(x=[23, 45, 65, 87, 23, 64, 8, 97, 34, 39, 80, 12, 28, 55, 58, 77, 79, 76], nbinsx=10,
                     histnorm='probability',
                     marker=dict(color='orange'))]
py.offline.plot(data)

plotly的安装以及基本的绘图教程

绘制饼图

import plotly as py
from plotly.graph_objs import Scatter
import plotly.graph_objs as go

trace = [go.Pie(labels=['河南', '河北', '北京', '湖南', '天津', '安徽'], values=[3456, 4568, 7865, 6444, 3900, 5960], hole=0.3,
                textfont=dict(size=10, color='red'))]
layout = go.Layout(title='不同地区的教育支出(万元)')
fig = go.Figure(data=trace, layout=layout)
py.offline.plot(fig)

plotly的安装以及基本的绘图教程

文章使用的数据均为随意编造,图形截图均为程序运行之后在浏览器打开的截图

如要把html文件保存下来

1,可使用os方法 在代码中实现

2,使用plotly的在线绘图方法,需要去官网注册账号类似于保存在云里面 一般使用离线绘图 注册在线账号以及更多绘图方法可去官网查看 官网地址链接

本文地址:https://blog.csdn.net/zz_zss/article/details/107169788