【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2bar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?

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