【可视化】python数据可视化之plotly篇

从数据可视化到交互式数据分析，plotly可以说是史上最牛逼的可视化神器。Plotly内置完整的交互能力及编辑工具，既可以在web浏览器中展示数据图表，也可以存入本地拷贝。相对matplotlib和seaborn而言，plotly简直是过分优秀。

那么plotly到底如何优秀？让我们来欣赏一下它经典的可视化案例（如下图）：

案例一：“2001-2014对同性婚姻的支持”

案例二：“在Facebook网络中的团体”

案例三：“聚类树状热点图”

案例四：BCL-2 gene 家族

案例五：历史上绘画大师对色彩的选择

以上这些美图是不是让你有种莫名心动的感觉，那么我来让你更心动～～

plotly这些经典的案例中，都附带着plotly各种版本的源码哦（如下图），从此，领导再也不用担心你plotly的入门了～～

看完了上面这些经典的案例，我来中规中矩的介绍一下plotly～～

plotly who？

Plotly是一个非常著名且强大的开源数据可视化框架，它通过构建基于浏览器显示的web形式的可交互图表来展示信息，支持在线和离线模式，提供稳定的API以便与现有应用集成。可创建多达数十种精美的图表和地图。

Plotly core？

plotly 的核心基于两个方面，一是基本图形，plotly支持线图，箱式图，热图等等一系列基本图形 （如左图）另一方面是基本图形设置，需要设置子图的位置，xlabel，ylabel等等。

那么针对与两部分，具体怎么入门呢？

Plotly step？

首先第一步导入plotly的对象 设置离线方式（如下）

import plotly.graph_objs as go 

import plotly.offline as of 

第二步设置基本图形trace，来简单的看一下散点图。

trace=go.scatter(

        x=[1,2,3,4],

        y=[1,2,3,6]

)

可根据你的需要从plotly的仓库中选择基本图形～～

第三步，基本图形设置以及布局：

layout=go.Layout(.......)

第四步：将数据与布局结合起来

data=[trace]

fig=go.Figure(

        data=data

        layout=layout

)

最后，保存为html格式的文件～～

of.plot(fig,filename="plotly_plot.html")

知道了plotly的基本步骤，我想查查参数应该去哪里找呀？

Plotly Basic trace param？follow me～～

散点图，线图，线图+error bar，线图2，bar图，热图，箱式图，弦图

Plotly  basic  layout?

plotly 基本布局如下：

主要有平行坐标，多重子图，子图嵌入等等

plotly 就简单介绍到这里了，很容易让人有成就感，心动不如行动，还不赶紧试试？