Plotly 使用Python介绍

Plotly是一款免费、开源的交互式可视化库，它支持许多不同的语言和平台，其中包括Python。在本文中，我们将重点介绍如何使用Python和Plotly-online创建可视化和交互式图表。

安装

在开始之前，你需要先安装Plotly。你可以从官方网站下载Plotly，也可以通过pip安装：

pip install plotly

安装完成后，我们需要先登录Plotly-online，然后利用Plotly-online提供的如下函数进行登录：

import plotly.offline as pyo

pyo.init_notebook_mode(connected=True)

基本可视化

下面我们将通过一个简单的例子来介绍如何使用Python和Plotly-online创建可视化。

首先，我们需要准备一些用于绘图的数据。

import plotly.graph_objs as go

# 准备数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 2, 3, 7]

接下来，我们可以创建一个简单的折线图，展示x和y之间的关系。

# 创建图表
data = [go.Scatter(x=x, y=y)]

# 输出图表
pyo.iplot(data)

这应该会在你的浏览器中显示一个简单的折线图。你可以看到，Plotly在默认情况下会生成一个非常漂亮的图表，其中包含许多实用的工具和交互式控件。

更多类型

除了折线图，Plotly还支持许多其他类型的图表，包括散点图、条形图、直方图、热图等等。

下面是一个例子，展示如何使用Python和Plotly在线创建散点图。

import plotly.graph_objs as go

# 准备数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 2, 3, 7]

# 创建图表
trace = go.Scatter(x=x, y=y, mode='markers')

data = [trace]

# 输出图表
pyo.iplot(data)

这应该会在你的浏览器中显示一个简单的散点图。

自定义布局

除了选择不同类型的图表之外，我们还可以自定义Plotly图表的布局。例如，我们可以添加坐标轴标题、修改背景颜色、设置字体等等。

import plotly.graph_objs as go

# 准备数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 2, 3, 7]

# 自定义布局
layout = go.Layout(
    title='My Graph',
    xaxis=dict(
        title='X Axis',
        titlefont=dict(
            family='Courier New, monospace',
            size=18,
            color='#7f7f7f'
        )
    ),
    yaxis=dict(
        title='Y Axis',
        titlefont=dict(
            family='Courier New, monospace',
            size=18,
            color='#7f7f7f'
        )
    )
)

# 创建图表
trace = go.Scatter(x=x, y=y, mode='markers')

data = [trace]

fig = go.Figure(data=data, layout=layout)

# 输出图表
pyo.iplot(fig)

这应该会在你的浏览器中显示一个具有自定义布局的简单散点图。

结论

在本文中，我们介绍了如何使用Python和Plotly-online创建可视化和交互式图表。我们讨论了如何安装Plotly，如何制作简单的折线图、散点图以及如何自定义图表布局。

对于那些希望探索更多Plotly功能的人来说，Plotly提供了一个出色的文档和示例库,在这个库中你可以发现了很多你想要探索的东西，并持续发掘你的数据的隐藏价值。