Python plotly 概要

2021-03-21 10:59:18 阅读：220 来源： 互联网

标签：概要 trace Python iplot fig plotly go data

Python plotly 概要

零、安装与导包
壹、散点图
贰、散饼图
叁、柱状图
肆、3D图像

零、安装与导包

通过运行pip安装：

$ pip install plotly==4.14.3

或通过运行conda安装：

$ conda install -c plotly plotly=4.14.3

导包：

import plotly.graph_objects as go

详见：https://plotly.com/python/getting-started/

壹、散点图

# 导包
import numpy as np
import plotly.graph_objs as go
from plotly.offline import iplot
# 1 生成随机数
x = np.random.randn(30)
y = np.random.randn(30)
# 2 把数据放入go对象
trace =go.Scatter(x=x , y=y, mode='markers',marker=dict(color='red' ,size =8,opacity=0.8)) # 颜色, 大小, 透明度
# 3 创建一个data变量存放go对象
#   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
data = [trace]
# 4 利用iplot进行绘制
iplot(data) # 用iplot而不是plot因为想要inline图像

贰、散饼图

# 1 数据
groups = ['饮食','账单','娱乐','其他']
amount =[1000,500,1500,300]
colors = ['#d32c58','#f9b1ee','#b7f9b1','#b1f5f9']
# 2 把数据放入go对象
trace = go.Pie( labels= groups , values= amount, # x, y values
                hoverinfo='label+percent', # 鼠标放上去的注释
                textinfo = 'value',        # 在饼图上标值, 默认标百分比 
                textfont= dict(size=25),   # 字体大小
                marker=dict(colors=colors, line=dict(color='#000000',width=3))) # marker属性
# 3 创建一个data变量存放go对象
#   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
data = [trace]
# 5 利用iplot进行绘制
iplot(data)

叁、柱状图

# 1 创建数据并把数据放入go对象
trace1 = go.Bar( x = ['A', 'B'] , y = [12,11] , name='Rounds Played')
trace2 = go.Bar( x = ['A', 'B'] , y = [6,1] , name='Wins')
# 2 创建一个data变量存放go对象, 创建fig变量存放图片
fig = go.Figure(data=[trace1,trace2])
# 3 利用iplot进行绘制
iplot(fig)

在这里插入图片描述

肆、3D图像

# 1 创建数据并把数据放入go对象
trace = go.Scatter3d(
    x=[12,3,4,15,0],
    y=[ 2,3,4, 5,6],
    z=[ 1,2,2, 3,4],
    mode='markers',
    marker=dict(
    	size       = 12,        # 大小
        color      = z,         # 根据z值标色
        colorscale = 'Viridis', # 色度区分类型
        opacity    = 0.8,       # 透明度
        showscale  = True       # show scale 
    )
)
# 2 创建一个data变量存放go对象
data = [trace]
# 3 创建fig变量存放图片
fig = go.Figure(data=data)
# 4 利用iplot进行绘制
iplot(fig,filename='3d')

在这里插入图片描述

标签：概要,trace,Python,iplot,fig,plotly,go,data
来源： https://blog.csdn.net/weixin_37862609/article/details/114230359

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