第十节课·运用plotly做可视化

基于plotly,我们可以绘制各种图表,把数据可视化。

目录

一、前期安装

二、可视化实现

2.1 散点图

2.2 直方图

2.3 用IRIS(鸢尾花)数据集进行可视化

2.4 用类别编码色彩,用尺寸编码圆的半径

2.5 绘制正弦曲线

三、其他补充

3.1 地图

 3.2 根据数据做可视化图表


一、前期安装

pip install plotly;

pip install chart-studio

pip install pandas

二、可视化实现

2.1 散点图

Scatter

代码如下:

import plotly.express as px
fig = px.scatter(x=[0, 1, 2, 3, 4], y=[0, 1, 4, 9, 16])#scatter散点图 x宽度 y长度
fig.show()

效果如图:

第十节课·运用plotly做可视化_第1张图片

2.2 直方图

代码如下:

#直方图
fig=px.histogram(x=[0,1,2,3,4],y=[0,1,4,9,16])
fig.show()

效果如图:

第十节课·运用plotly做可视化_第2张图片

2.3 用IRIS(鸢尾花)数据集进行可视化

查看数据集:

第十节课·运用plotly做可视化_第3张图片 

代码如下:

#用IRIS(鸢尾花)数据集可视化
import plotly.express as px
df = px.data.iris() # iris is a pandas DataFrame
fig = px.scatter(df, x="petal_width", y="petal_length")#x y轴分别是什么
fig.show()

效果如图:

2.4 用类别编码色彩,用尺寸编码圆的半径

Hover_data:鼠标悬浮的时候显示的数据;

Size:原点大小代表的数据

代码如下:

#用类别编码色彩,用尺寸编码圆的半径
import plotly.express as px
df=px.data.iris()
fig=px.scatter(df,x="petal_width",y="petal_length",color="species",size="petal_length",hover_data=['petal_width'])
fig.show()

效果如图:

2.5 绘制正弦曲线

代码如下:

#绘制正弦曲线
import plotly.express as px
import numpy as np

t=np.linspace(0,2*np.pi,100)#正弦曲线,p是π
fig=px.line(x=t,y=np.sin(t))#画线
fig.show()

效果如图:

也可以通过修改sin为cos/tan获得其他函数图像:

三、其他补充

3.1 地图

代码如下:

import plotly.express as px
df=px.data.gapminder().query("year==2007")
print(df[0:9])
fig=px.scatter_geo(df,locations="iso_alpha",size='pop')
fig.show()

效果如图:

第十节课·运用plotly做可视化_第4张图片

第十节课·运用plotly做可视化_第5张图片

代码部分:

import plotly.express as px
df=px.data.gapminder().query("year==2007")
fig=px.scatter_geo(df,locations="iso_alpha",color="continent",size='pop',hover_name="country",projection='natural earth')
fig.show()

效果:

 3.2 根据数据做可视化图表

以下根据电影名称及票房做饼图。首先需要安装:

pip install pyecharts

import pyecharts as pe
print(pe.__version__)#版本
print(dir(pe))#pyecharts所有属性和方法
print(dir(pe.charts))

代码如下:

import pyecharts as pe
from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts import options as opts#导入option
from pyecharts.globals import ThemeType

pie=Pie()
x=['战狼2','哪吒之魔童降世','流浪地球','复仇者联盟3:终局之战','红海行动','唐人街探案2','美人鱼','我和我的祖国','我不是药神','八佰']
y=[568766,508674,468674,425038,365120,339769,339683,317612,309996,309448]

moviedata=[list(z) for z in zip(x,y)]
print(moviedata)
pie.add(series_name='饼图',data_pair=moviedata,radius='50%')
pie.render(pie.html)

效果如图:

第十节课·运用plotly做可视化_第6张图片

可以将代码中的pie改成bar,还可以更改样式等。

import pyecharts as pe
from pyecharts.charts import Bar

bar=Bar()
x=['战狼2','哪吒之魔童降世','流浪地球','复仇者联盟3:终局之战','红海行动','唐人街探案2','美人鱼','我和我的祖国','我不是药神','八佰']
y=[568766,508674,468674,425038,365120,339769,339683,317612,309996,309448]
print(dir(bar))
bar.add_xaxis(x)
bar.add_yaxis("票房",y)
bar.render()

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