数据分析离不开数据可视化,我们最常用的就是pandas,matplotlib,pyecharts当然还有Tableau,看到一篇文章介绍plotly制图后我也跃跃欲试,查看了相关资料开始尝试用它制图。
Plotly 是一款用来做数据分析和可视化的在线平台,功能非常强大,可以在线绘制很多图形比如条形图、散点图、饼图、直方图等等。而且还是支持在线编辑,以及多种语言python、javascript、matlab、R等许多API。它在python中使用也很简单,直接用pip install plotly就可以了。推荐最好在jupyter notebook中使用,pycharm操作不是很方便。使用Plotly可以画出很多媲美Tableau的高质量图:
plotly制图
我尝试做了折线图、散点图和直方图,首先导入库:
from plotly.graph_objs import Scatter,Layout
import plotly
import plotly.offline as py
import numpy as np
import plotly.graph_objs as go
#setting offilne 离线模式
plotly.offline.init_notebook_mode(connected=True)
上面几行代码主要是引用一些库,plotly有在线和离线两种模式,在线模式需要有账号可以云编辑。我选用的离线模式,plotly设置为offline模式就可以直接在notebook里面显示了。
N = 100
random_x = np.linspace(0,1,N)
random_y0 = np.random.randn(N)+5
random_y1 = np.random.randn(N)
random_y2 = np.random.randn(N)-5
#Create traces
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)
折线图
随机设置4个参数,一个x轴的数字和三个y轴的随机数据,制作出三种不同类型的图。trace0是markers,trace1是lines和markers,trace3是lines。然后把三种图放在data这个列表里面,调用py.iplot(data)即可。
绘制的图片系统默认配色也挺好看的~
trace1 = go.Scatter(
y = np.random.randn(500),
mode = 'markers',
marker = dict(
size = 16,
color = np.random.randn(500),
colorscale = 'Viridis',
showscale = True
)
)
data = [trace1]
py.iplot(data)
把mode设置为markers就是散点图,然后marker里面设置一组参数,比如颜色的随机范围,散点的大小,还有图例等等。
散点图
trace0 = go.Bar(
x = ['Jan','Feb','Mar','Apr', 'May','Jun',
'Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec'],
y = [20,14,25,16,18,22,19,15,12,16,14,17],
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 = [19,14,22,14,16,19,15,14,10,12,12,16],
name = 'Secondary Product',
marker=dict(
color = 'rgb(204,204,204)'
)
)
data = [trace0,trace1]
py.iplot(data)
直方图
直方图是我们比较常用的一种图形,plotly绘制直方图的方式跟我们在pandas里面设置的有点类似,他们非常直观的体现了不同月份两个生产力之间的差异。
上面的制图只是plotly的冰山一角,都是一些最基本的用法,它还有很多很酷的用法和图形,尤其是跟pandas结合画的图非常漂亮。比如一些股票的K线图,大家有兴趣可以研究研究~
链接在此:https://plot.ly/python/
推荐阅读:
入门: 最全的零基础学Python的问题 | 零基础学了8个月的Python | 实战项目 |学Python就是这条捷径
干货:爬取豆瓣短评,电影《后来的我们》 | 38年NBA最佳球员分析 | 从万众期待到口碑扑街!唐探3令人失望 | 笑看新倚天屠龙记 | 灯谜答题王 |用Python做个海量小姐姐素描图 |碟中谍这么火,我用机器学习做个迷你推荐系统电影
趣味:弹球游戏 | 九宫格 | 漂亮的花 | 两百行Python《天天酷跑》游戏!
AI: 会做诗的机器人 | 给图片上色 | 预测收入 | 碟中谍这么火,我用机器学习做个迷你推荐系统电影
小工具: Pdf转Word,轻松搞定表格和水印! | 一键把html网页保存为pdf!| 再见PDF提取收费! | 用90行代码打造最强PDF转换器,word、PPT、excel、markdown、html一键转换 | 制作一款钉钉低价机票提示器! |60行代码做了一个语音壁纸切换器天天看小姐姐!|
年度爆款文案
1).卧槽!Pdf转Word用Python轻松搞定!
2).学Python真香!我用100行代码做了个网站,帮人PS旅行图片,赚个鸡腿吃
3).首播过亿,火爆全网,我分析了《乘风破浪的姐姐》,发现了这些秘密
4).80行代码!用Python做一个哆来A梦分身
5).你必须掌握的20个python代码,短小精悍,用处无穷
6).30个Python奇淫技巧集
7).我总结的80页《菜鸟学Python精选干货.pdf》,都是干货
8).再见Python!我要学Go了!2500字深度分析!
9).发现一个舔狗福利!这个Python爬虫神器太爽了,自动下载妹子图片
点阅读原文,看200个Python案例!