数据可视化分析2.2

Plotly部分

散点图

go对象标准写法

import plotly
import plotly.graph_objs as go
import numpy as np
from plotly.offline import download_plotlyjs , init_notebook_mode,plot ,iplot

n =1000
x = np.random.randn(n)
y = np.random.randn(n)

trace = go.Scatter(x=x, y=y, mode='markers', marker=dict(color='red',size=3,opacity=0.5))
data=[trace]
iplot(data)

go.Scatter语句的标准写法：
第一步、产生数据。
第二步、把数据放入go对象。将go.Scatter()赋值在一个变量内例子用trace，并且在go.Scatter内用marker=dict()调整细节，其中color表示颜色，size表示散点大小，opacity表示透明度。
第三步、创建一个data变量存放go对象。
第四步、（可选） data变量是一个数组列表，所以可以存放超过一个以上的go对象。
第四步、iplot(data)绘制。

饼图

groups=['餐食','账单','娱乐','其他']
amount=[1000,500,1500,300]
colors=['#d32c58','#f9b1ee','#b7f9b1','#b1f5f9']
trace=go.Pie(labels=groups, values=amount)
data=[trace]
iplot(data)

丰富一下细节：

trace=go.Pie(labels=groups, values=amount, hoverinfo='label+percent', textinfo='value',
             textfont=dict(size=25), marker=dict(colors=colors,line=dict(color='#000000',width=3)))
# hoverinfo='label+percent':显示标签+百分比
# textinfo='value':饼图上文字显示value值
# textfont=dict(size=25):文字大小25号
# marker=dict(colors=colors,line=dict(color='#000000',width=3)):颜色用colors内的颜色，线条用黑色，宽度3。
data=[trace]
iplot(data)

也可以只显示需要的部分，并且百分比会重新计算：

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