這篇文章主要介紹了python使用Plotly繪圖工具繪制柱狀圖的方法，具有一定借鑒價(jià)值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。
目前創(chuàng)新互聯(lián)建站已為上1000家的企業(yè)提供了網(wǎng)站建設(shè)、域名、虛擬空間、網(wǎng)站托管、服務(wù)器托管、企業(yè)網(wǎng)站設(shè)計(jì)、欒城網(wǎng)站維護(hù)等服務(wù)，公司將堅(jiān)持客戶(hù)導(dǎo)向、應(yīng)用為本的策略，正道將秉承"和諧、參與、激情"的文化，與客戶(hù)和合作伙伴齊心協(xié)力一起成長(zhǎng)，共同發(fā)展。使用Plotly繪制基本的柱狀圖，需要用到的函數(shù)是graph_objs 中 Bar函數(shù)
通過(guò)參數(shù)，可以設(shè)置柱狀圖的樣式。
通過(guò)barmod進(jìn)行設(shè)置可以繪制出不同類(lèi)型的柱狀圖出來(lái)。
我們先來(lái)實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的柱狀圖：
# -*- coding: utf-8 -*- import plotly as py import plotly.graph_objs as go pyplt = py.offline.plot # Trace trace_basic = [go.Bar( x = ['Variable_1', 'Variable_2', 'Variable_3','Variable_4','Variable_5'], y = [1, 2, 3, 2, 4], )] # Layout layout_basic = go.Layout( title = 'The Graph Title', xaxis = go.XAxis(range = [-0.5,4.5], domain = [0,1]) ) # Figure figure_basic = go.Figure(data = trace_basic, layout = layout_basic) # Plot pyplt(figure_basic, filename='tmp/1.html')
上面這個(gè)例子，就是一個(gè)簡(jiǎn)單的柱狀圖。
下面我們講下另外一種圖，柱狀簇
實(shí)現(xiàn)過(guò)程則是，在基本的柱狀圖中，加入多租數(shù)據(jù)即可實(shí)現(xiàn)，柱狀簇
import plotly as py import plotly.graph_objs as go pyplt = py.offline.plot # Traces trace_1 = go.Bar( x = ["西南石油", "東方明珠", "海泰發(fā)展"], y = [4.12, 5.32, 0.60], name = "201609" ) trace_2 = go.Bar( x = ["西南石油", "東方明珠", "海泰發(fā)展"], y = [3.65, 6.14, 0.58], name = "201612" ) trace_3 = go.Bar( x = ["西南石油", "東方明珠", "海泰發(fā)展"], y = [2.15, 1.35, 0.19], name = "201703" ) trace = [trace_1, trace_2, trace_3] # Layout layout = go.Layout( title = '凈資產(chǎn)收益率對(duì)比圖' ) # Figure figure = go.Figure(data = trace, layout = layout) # Plot pyplt(figure, filename='tmp/2.html')
執(zhí)行上述代碼，我們可以看到如上圖所示柱狀簇圖例
可將數(shù)據(jù)堆疊生成。
接下來(lái)在講講如何繪制層疊柱狀圖
層疊柱狀圖的繪制方法與柱狀簇的繪制方法基本差不多
也就是對(duì)同一個(gè)柱狀簇進(jìn)行疊加，實(shí)現(xiàn)方法是對(duì)Layout中的barmode屬性進(jìn)行設(shè)置
barmode = 'stack'
其余參數(shù)，與柱狀簇相同。
# -*- coding: utf-8 -*- import plotly as py import plotly.graph_objs as go pyplt = py.offline.plot # Stacked Bar Chart trace_1 = go.Bar( x = ['深證50', '上證50', '西南50', '西北50','華中50'], y = [0.7252, 0.9912, 0.5347, 0.4436, 0.9911], name = '股票投資' ) trace_2 = go.Bar( x = ['深證50', '上證50', '西南50', '西北50','華中50'], y = [0.2072, 0, 0.4081, 0.4955, 0.02], name='其它投資' ) trace_3 = go.Bar( x = ['深證50', '上證50', '西南50', '西北50','華中50'], y = [0, 0, 0.037, 0, 0], name='債券投資' ) trace_4 = go.Bar( x = ['深證50', '上證50', '西南50', '西北50','華中50'], y = [0.0676, 0.0087, 0.0202, 0.0609, 0.0087], name='銀行存款' ) trace = [trace_1, trace_2, trace_3, trace_4] layout = go.Layout( title = '基金資產(chǎn)配置比例圖', barmode='stack' ) fig = go.Figure(data = trace, layout = layout) pyplt(fig, filename='tmp/1.html')
瀑布式柱狀圖
瀑布式柱狀圖是層疊柱狀圖的另外一種表現(xiàn)
可以選擇性地顯示層疊部分來(lái)實(shí)現(xiàn)柱狀圖的懸浮效果。
# -*- coding: utf-8 -*- import plotly as py import plotly.graph_objs as go pyplt = py.offline.plot x_data = ['資產(chǎn)1', '資產(chǎn)2', '資產(chǎn)3','資產(chǎn)4', '總資產(chǎn)'] y_data = [56000000, 65000000, 65000000, 81000000, 81000000] text = ['666,999,888萬(wàn)元', '8,899,666萬(wàn)元', '88,899,666萬(wàn)元', '16,167,657萬(wàn)元', '888,888,888萬(wàn)元'] # Base trace0 = go.Bar( x=x_data, y=[0, 57999848, 0, 66899764, 0], marker=dict( color='rgba(1,1,1, 0.0)', ) ) # Trace trace1 = go.Bar( x=x_data, y=[57999848, 8899916, 66899764,16167657, 83067421], marker=dict( color='rgba(55, 128, 191, 0.7)', line=dict( color='rgba(55, 128, 191, 1.0)', width=2, ) ) ) data = [trace0, trace1] layout = go.Layout( title = '測(cè)試圖例', barmode='stack', showlegend=False ) annotations = [] for i in range(0, 5): annotations.append(dict(x=x_data[i], y=y_data[i], text=text[i], font=dict(family='Arial', size=14, color='rgba(245, 246, 249, 1)'), showarrow=False,)) layout['annotations'] = annotations fig = go.Figure(data=data, layout=layout) pyplt(fig, filename = 'tmp/1.html')
運(yùn)行上述代碼，可以得到如上圖所示的瀑布式柱狀圖。
下面我們說(shuō)說(shuō)，圖形樣式的設(shè)置。
對(duì)于柱狀圖顏色與樣式的設(shè)置可以通過(guò)設(shè)置下面這個(gè)案例來(lái)說(shuō)明。
import plotly as py import plotly.graph_objs as go pyplt = py.offline.plot # Customizing Individual Bar Colors volume = [0.49,0.71,1.43,1.4,0.93] width = [each*3/sum(volume) for each in volume] trace0 = go.Bar( x = ['AU.SHF', 'AG.SHF', 'SN.SHF', 'PB.SHF', 'CU.SHF'], y = [0.85, 0.13, -0.93, 0.46, 0.06], width = width, marker = dict( color=['rgb(205,38,38)', 'rgb(205,38,38)', 'rgb(34,139,34)', 'rgb(205,38,38)', 'rgb(205,38,38)'], line=dict( color='rgb(0,0,0)', width=1.5, )), opacity = 0.8, ) data = [trace0] layout = go.Layout( title = '有色金屬板塊主力合約日內(nèi)最高漲幅與波動(dòng)率圖', xaxis=dict(tickangle=-45), ) fig = go.Figure(data=data, layout=layout) pyplt(fig, filename='tmp/4.html')
運(yùn)行上述代碼，可以看到上圖所示圖例
柱狀圖展示了5種金屬，在某個(gè)交易日的最高漲幅與波動(dòng)率情況，柱形圖寬度表示相對(duì)波動(dòng)率的高低。
柱形圖越寬，波動(dòng)率越大，高度表示漲幅，紅色表示上漲，綠色表示下跌。
用line設(shè)置柱狀圖外部線框，用width設(shè)置柱狀圖的寬度，用opacity設(shè)置柱狀圖顏色的透明度情況。
基本的柱狀圖情況，就講到這里。
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