這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)怎么在Python項(xiàng)目中利用Plotly實(shí)現(xiàn)可視化，文章內(nèi)容質(zhì)量較高，因此小編分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后對(duì)相關(guān)知識(shí)有一定的了解。

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Python第三方庫(kù)中我們最常用的可視化庫(kù)是 pandas，matplotlib，pyecharts， 當(dāng)然還有 Tableau，另外最近在學(xué)習(xí)過(guò)程中發(fā)現(xiàn)另一款可視化神器-Plotly，它是一款用來(lái)做數(shù)據(jù)分析和可視化的在線平臺(tái)，功能非常強(qiáng)大, 可以在線繪制很多圖形比如條形圖、散點(diǎn)圖、餅圖、直方圖等等。除此之外，它還支持在線編輯，以及多種語(yǔ)言 python、javascript、matlab、R等許多API。它在python中使用也非常簡(jiǎn)單，直接用pip install plotly 安裝好即可使用。本文將結(jié)合plotly 庫(kù)在jupyter notebook 中來(lái)進(jìn)行圖形繪制。

使用 Plotly 可以畫(huà)出很多媲美Tableau的高質(zhì)量圖，如下圖所示：

折線點(diǎn)圖

折現(xiàn)點(diǎn)圖畫(huà)圖步驟如下：首先在 Pycharm 界面輸入jupyter notebook后進(jìn)入網(wǎng)頁(yè)編輯界面，新建一個(gè)文件，導(dǎo)入相應(yīng)的包即可進(jìn)行圖形繪制：

# import pkg
from plotly.graph_objs import Scatter,Layout
import plotly
import plotly.offline as py
import numpy as np
import plotly.graph_objs as go

#設(shè)置編輯模式
plotly.offline.init_notebook_mode(connected=True)

#制作折線圖
N = 150
random_x = np.linspace(0,1,N)
random_y0 = np.random.randn(N)+7
random_y1 = np.random.randn(N)
random_y2 = np.random.randn(N)-7
 
trace0 = go.Scatter(
  x = random_x,
  y = random_y0,
  mode = 'markers',
  name = 'markers'
)
trace1 = go.Scatter(
  x = random_x,
  y = random_y1,
  mode = 'lines+markers',
  name = 'lines+markers'
)
trace2 = go.Scatter(
  x = random_x,
  y = random_y2,
  mode = 'lines',
  name = 'lines'
)
data = [trace0,trace1,trace2]
py.iplot(data)

顯示結(jié)果如下：

直方圖

# 直方圖
trace0 = go.Bar(
  x = ['Jan','Feb','Mar','Apr', 'May','Jun',
     'Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec'],
  y = [20,15,25,16,18,28,19,67,12,56,14,27],
  name = 'Primary Product',
  marker=dict(
    color = 'rgb(49,130,189)'
  )
)
trace1 = go.Bar(
  x = ['Jan','Feb','Mar','Apr', 'May','Jun',
     'Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec'],
  y = [29,14,32,14,16,19,25,14,10,12,82,16],
  name = 'Secondary Product',
  marker=dict(
    color = 'rgb(204,204,204)'
  )
)
data = [trace0,trace1]
py.iplot(data)

顯示結(jié)果如下：

散點(diǎn)圖

# 散點(diǎn)圖
trace1 = go.Scatter(
   y = np.random.randn(700),
  mode = 'markers',
  marker = dict(
    size = 16,
    color = np.random.randn(800),
    colorscale = 'Viridis',
    showscale = True
  )
)
data = [trace1]
py.iplot(data)

關(guān)于怎么在Python項(xiàng)目中利用Plotly實(shí)現(xiàn)可視化就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺(jué)得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到。

文章標(biāo)題：怎么在Python項(xiàng)目中利用Plotly實(shí)現(xiàn)可視化-創(chuàng)新互聯(lián)
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