使用Python在 Plotly 中简化绘图

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。

在 Plotly 中简化绘图

在 plotly 中，流线图基于二维矢量场的表示，该矢量场被解释为速度场，它由与速度场相切的闭合曲线组成。流线化是获取数据的最快和更有效的技术。确定流线时会插入速度值。流线在 xy 域的边界上初始化。

Syntax: create_streamline(x, y, u, v, density=1, angle=0.3490658503988659, arrow_scale=0.09)

Parameters:

x: 1 dimensional, evenly spaced list or array

y: 1 dimensional, evenly spaced list or array

u: 2 dimensional array

v: 2 dimensional array

density: controls the density of streamlines in plot. This is multiplied by 30 to scale similiarly to other available streamline functions such as matplotlib. Default = 1

angle: angle of arrowhead. Default = pi/9

arrow_scale: value to scale length of arrowhead Default = .09

例子：

Python3

import plotly.figure_factory as ff
import numpy as np
  
x = np.linspace(-1, 1, 10)
y = np.linspace(-1, 1, 10)
Y, X = np.meshgrid(x, y)
u = 1 - X**2 + Y
v = -1 + X - Y**2
  
# Create streamline figure
fig = ff.create_streamline(x, y, u, v, arrow_scale=.1)
fig.show()

输出：

绘制源点

可以使用 graph_objects 类的 scatterplot() 方法绘制源点。在此，流线图和散点图中标记的位置进行了调整，以使所有流似乎都来自特定源。

例子：

Python3

import plotly.figure_factory as ff
import plotly.graph_objects as go
import numpy as np
  
x = np.linspace(-1, 2, 50)
y = np.linspace(-1, 1, 50)
Y, X = np.meshgrid(x, y)
u = np.cos(X)*Y
v = np.cos(y)*X
  
# Source for x and y coordinate
# of scatter plot
X, Y = 0, 0
  
# Create streamline figure
fig = ff.create_streamline(x, y, u, v, arrow_scale=.1)
  
fig.add_trace(go.Scatter(x=[X], y=[Y],
                          mode='markers',
                          marker_size=15,
                        ))
  
fig.show()

输出：