如何使用 Python-Plotly 制作基本的散点图？

Plotly是一个用于制作高质量交互式图形和图表的图形库。它是一个用于数据可视化的开源库。该库可以与三种编程语言一起使用，即Python、R 和 Javascript。使用 Plotly 非常简单，您可以使用此库制作任何类型的图形。它可以生成统计图表、财务图表、科学图表、地图、3D图表、子图等。

但是还有许多其他库，如 seaborn、matplotlib、bokeh 可用于数据可视化。那么，为什么要选择 Plotly？

情节的优点

• 它提供了大量功能来可视化任何类型的数据。
• 它非常简单，用户友好且灵活。
• 它允许您使用 HTML 将交互式绘图嵌入到您的项目中。
• 兼容多种编程语言，如 ruby、 Python、javascript、matlab 等。
• Plotly 还有 Plotly Chart Studio，您可以在其中直接编辑绘图，而无需编写单行代码。

如何使用 Plotly 和Python制作基本的散点图？

让我们从制作一个非常基本的图开始，称为散点图。散点图有助于找到两个变量之间的关系。它告诉我们这两个变量是正相关、负相关还是完全不相关。

例子：

Python3

import plotly.offline as pyo
import plotly.graph_objs as go
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)
  
# create variable data which holds the data
data=[go.Scatter(x=random_x,
                 y=random_y,
                 mode='markers',
                 marker= dict(size= 12,
                               color= 'rgb(51,204,153)',
                               symbol= 'pentagon',
                               line= {'width':2}
                               ) )]
  
# create layout of scatter plot
layout=go.Layout(title='Random Scatter Plot',
                 xaxis= {'title':'X-AXIS'}  ,
                 yaxis= dict(title='Y-AXIS'),
                 hovermode= 'closest' )
  
# create figure variable to pass the
# data and Layout
fig= go.Figure(data=data , layout=layout)
  
# call plot function using plotly offline
pyo.plot(fig, filename='scatterplot-1.html')

输出 ：-

注意：最后一行代码将生成一个名为 scatterplot-1.html 的文件。然后在您的网络浏览器中打开此文件。您将在那里看到相同的输出。