在Python中使用 Plotly 的气泡图

Plotly是一个Python库，用于设计图形，尤其是交互式图形。它可以绘制各种图形和图表，如直方图、条形图、箱线图、散布图等等。它主要用于数据分析和财务分析。 Plotly 是一个交互式可视化库。

气泡图

Plotly 中的气泡图是使用散点图创建的。它可以使用plotly.express的scatter()方法创建。气泡图是一种数据可视化，有助于在二维图中显示多个圆圈（气泡），就像在散点图中一样。气泡图主要用于描述和显示数值变量之间的关系。

例子：

Python3

import plotly.express as px
  
df = px.data.iris()
  
fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length",
                 color="species",
                 size='petal_length', 
                 hover_data=['petal_width'])
  
fig.show()

输出：

设置标记大小

标记大小和颜色用于控制标记的整体大小。标记大小有助于保持图表中气泡内的颜色。 Scatter 用于根据数据实际缩放标记大小和颜色。

例子：

Python3

import plotly.graph_objects as px
import numpy as np
  
  
# creating random data through randomint 
# function of numpy.random 
np.random.seed(42)
  
random_x= np.random.randint(1,101,100) 
random_y= np.random.randint(1,101,100)
  
plot = px.Figure(data=[px.Scatter(
    x = random_x,
    y = random_y,
    mode = 'markers',
    marker_size = [115, 20, 30])
])
                   
plot.show()

输出：

缩放气泡图的大小

要缩放气泡大小，请使用参数sizeref 。要计算 sizeref 的值，请使用：

sizeref = 2. * max(array of size values) / (desired maximum marker size ** 2)

例子：

Python3

import plotly.graph_objects as px
import numpy as np
  
  
# creating random data through randomint 
# function of numpy.random 
np.random.seed(42)
  
random_x= np.random.randint(1,101,100) 
random_y= np.random.randint(1,101,100)
  
size = [20, 40, 60, 80, 100, 80, 60, 40, 20, 40]
  
plot = px.Figure(data=[px.Scatter(
    x = random_x,
    y = random_y,
    mode = 'markers',
    marker=dict(
        size=size,
        sizemode='area',
        sizeref=2.*max(size)/(40.**2),
        sizemin=4
    )
)])
                   
plot.show()

输出：

显示色标

色标是一个专门的标签，它有助于显示带有标尺的色标，色标用于显示调色板及其用于色标的数字标尺。

例子：

Python3

import plotly.graph_objects as px
import numpy as np
  
  
# creating random data through randomint 
# function of numpy.random 
np.random.seed(42)
  
random_x= np.random.randint(1,101,100) 
random_y= np.random.randint(1,101,100)
  
plot = px.Figure(data=[px.Scatter(
    x = random_x,
    y = random_y,
    mode = 'markers',
     marker=dict(
       color = [10, 20, 30, 50], 
       size = [10, 30, 50, 80],
       showscale=True
     )
)])
                   
plot.show()

输出：