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  • Python数据可视化教程:基于Plotly的动态可视化绘图

    万次阅读 多人点赞 2019-06-13 15:27:44
    1. plotly 介绍 Plotly是一个非常著名且强大的开源数据可视化...Matplotlib存在不够美观、静态性、不易分享等缺点,限制了Python数据可视化中的发展。为了解决这个问题,新型的动态可视化开源模块Plotly应运而生...

    1. plotly 介绍

    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,可创建多达数十种精美的图表和地图,
    下面我们以jupyter notebook为开发工具数据分析。Matplotlib存在不够美观、静态性、不易分享等缺点,限制了Python在数据可视化中的发展。为了解决这个问题,新型的动态可视化开源模块Plotly应运而生。
    由于Plotly具有动态、美观、易用、种类丰富等特性。

    可以说,plotly 在Python 绘制图表的时候,是一种顶层的绘制方式。

    我们首先通过plotly官方网站看看数据可视化效果图,这里截取了一部分的效果,发现真是无比强大,并且还支持数据/图片在线编辑


    2. plotly 两种方式绘制图表
    Plotly是集成了在线通过菜单操作绘图与离线通过代码绘图多种绘图方式的绘图系统。如果使用在线方式,在使用plotly的时候,需要在官网注册一个个人账号,设置个人密码。

    在线:将你的可视化图像保存到网站上,便于共享和保存。
    离线:直接在本地生成可视化图像,便于使用。(推荐使用离线方式,方便查看和阅读)

    下面主要从Python的角度来分析plotly的绘图原理及方法:

    3. plotly绘图

    基本图表:20种
    统计和海运方式图:12种
    科学图表:21种
    财务图表:2种
    地图:8种
    3D图表:19种
    报告生成:4种
    连接数据库:7种
    拟合工具:3种
    流动图表:4种
    JavaScript添加自定义控件:13种

     



    4. 第一个Python 的plotly ,带你入门

     

    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    import plotly
    import plotly.graph_objs as go
    from plotly.offline import init_notebook_mode,iplot
    init_notebook_mode(connected=True)
    import warnings
    warnings.filterwarnings('ignore')
    import numpy as np
    import pandas as pd
    plotly.__version__
    



    接下来我们可以绘制一个plotly的程序,看看到底是什么效果
     

    x = [1,2,3,4]
    y = [10,15,13,17]
    trace0 = go.Scatter(
        x = x,
        y = y
    )
    print(trace0)
    
    data = [trace0]
    print(data)
    
    iplot(data)



    5. 可视化图表数据案例

    本案例使用的数据介绍: 泰坦尼克号数据、鸢尾花数据、航班数据、金融类数据。 通过这些实际数据分析,可以快速 让大家掌握plotly 在实际工作中是如何进行数据分析的。

     

    6. 金融数据 时序图案例

    通过可以通过时序图 每个时间点的变化,例如: 金融领域,可以通过该方法来了解一下股价 变了的趋势
    统计金融数据每天股价的变化趋势进行分析

    data = [
        
        go.Scatter(
            x=finance['Date'],
            y=finance['AAPL.High'],
            name = 'AAPL.High'
        ),
         go.Scatter(
            x=finance['Date'],
            y=finance['AAPL.Low'],
            name = 'AAPL.Low'
        )
    ]
    
    layout = go.Layout(
        title = '金融股价的变化趋势'
    )
    
    fig = go.Figure(data = data,layout=layout)
    iplot(fig)

    我们来看看绘制的图形

    专注于使用Plotly 进行动态的数据分析,进一步的数据分析,如果大家有兴趣,可以参考一下内容学习:

    欢迎关注,一起交流讨论!

    Python 数据可视化库Plotly 主要知识点如下:

    针对使用Python plotly 绘制的部分图表如下: 

     

     

     

     

     

     

    展开全文
  • python数据动态可视化

    万次阅读 2018-06-25 20:10:20
    高频实时数据可视化,做一个简单记录: 参考资料 代码块实例 参考资料 real-time plotting in while loop with matplotlib ` 代码示例 参考资料例子为主题,根据需求进行修改。 实例1 代码块...

    python数据动态可视化

    高频实时数据可视化,做一个简单记录:

    • 参考资料
    • 代码块实例

    参考资料

    real-time plotting in while loop with matplotlib
    `

    代码示例

    参考资料例子为主题,根据需求进行修改。

    实例1

    代码块语法遵循标准markdown代码,例如:

    import numpy as np
    import time
    import matplotlib
    matplotlib.use('GTKAgg')
    from matplotlib import pyplot as plt
    import random
    
    def randomwalk(dims=(256, 256), n=20, sigma=5, alpha=0.95, seed=1):
        """ A simple random walk with memory """
    
        r, c = dims
        gen = np.random.RandomState(seed)
        #pos = gen.rand(2, n) * ((r,), (c,))
        old_delta = gen.randn(2, n) * sigma
        pos=[[]]
        while True:
            #delta = (1. - alpha) * gen.randn(2, n) * sigma + alpha * old_delta
            #pos += delta
            #for ii in xrange(n):
            #    if not (0. <= pos[0, ii] < r):
            #        pos[0, ii] = abs(pos[0, ii] % r)
            #    if not (0. <= pos[1, ii] < c):
            #        pos[1, ii] = abs(pos[1, ii] % c)
            #old_delta = delta
            a=random.randint(1,1000)
            b=random.randint(1,1000)
    
            pos.append(a)
            yield (a ,b)#pos
            #yield pos
    
    
    def run(niter=10000, doblit=True):
        """
        Display the simulation using matplotlib, optionally using blit for speed
        """
    
        fig, ax = plt.subplots(1, 1)
        ax.set_aspect('equal')
        ax.set_xlim(0, 255)
        ax.set_ylim(0, 255)
        ax.hold(True)
        #rw = randomwalk()
        #x, y = randomwalk()#rw.next()
        a=random.randint(1,1000)
        b=random.randint(1,1000)
        x=[]
        y=[]
        x.append(a)#random.randint(1,1000)
        y.append(b)#random.randint(1,1000)
    
        plt.show(False)
        plt.draw()
    
        if doblit:
            # cache the background
            background = fig.canvas.copy_from_bbox(ax.bbox)
    
        points = ax.plot(x, y, 'o')[0]
        #ax.add_artist(points)
        fig.canvas.draw()
    
        tic = time.time()
    
        for ii in xrange(niter):
    
            # update the xy data
            #x, y = rw.next()
            a=random.randint(1,1000)
            b=random.randint(1,1000)
            x.append(a)
            y.append(b)
            points.set_data(x, y)
    
            if doblit:
                # restore background
                fig.canvas.restore_region(background)
    
                # redraw just the points
    
                ax.draw_artist(points)
    
                # fill in the axes rectangle
                fig.canvas.blit(ax.bbox)
    
            else:
                # redraw everything
                fig.canvas.draw()
    
        plt.close(fig)
        print "Blit = %s, average FPS: %.2f" % (
            str(doblit), niter / (time.time() - tic))
    
    if __name__ == '__main__':
        run(doblit=False)
        run(doblit=True)

    说明

    保留背景绘制数据,相比绘制整幅图提高10倍左右,随着数据增加提高效率降低。

    展开全文
  • 原标题:Matplotlib Animations 数据可视化进阶如果你对我...Matplotlib 是一个专业的数据可视化Python 包。除了折线图、直方图和热力图,Matplotlib HIA可以实现一些简单的动画。如下图所示,以John Conway 的游...

    原标题:Matplotlib Animations 数据可视化进阶

    如果你对我的代码有兴趣,可以在我的GitHub查看。当你第一次执行时,代码会报错(我一直没有解决),但是同样的代码框再执行一次,就能够正常跑通了。Matplotlib 是一个专业的数据可视化的 Python 包。除了折线图、直方图和热力图,Matplotlib HIA可以实现一些简单的动画。

    如下图所示,以John Conway 的游戏人生,作为我第一个 Python 动画的素材。这个 gif 图的最后结果:

    ed0eaeae26d856d7b7dbb2d6d8011902.png

    游戏人生

    如果你对我如何对游戏人生进行编程感兴趣,可以查看我 GitHub 上面的代码(和评论)。这篇博客侧重如何在 Python 中使用 Matplotlib 增加动画。

    如果对这个模拟过程不熟悉(过程更像模拟而非正在玩游戏),这里有一些建议:

    我们首先建立一个 N x N 大小的面板 (在我们目前讨论的面板中是 50 x 50)。

    我们随机选择一部分格子进行填充 (首次模拟,我随机在2500个格子里面填充了1500个),这里的一个格子代表一个单元格

    每一个填充的格子的周围至多有一个格子为死亡

    每一个填充的格子的周围有至少四个格子不会死亡

    每一个填充的格子的周围有两到三个格子存活

    每一个被三个填充格子相邻的空格子将会成为一个新的单元格

    开始

    我们先引入我们需要的 Python 包,利用 matplotlib 动画模块的 FuncAnimation 函数。

    importtime

    from IPythonimportdisplay

    importmatplotlib.pyplot as plt

    importmatplotlib.animation as animation

    FuncAnimation 陆续重复调用函数,是的一个图片动画化,每一次调用更新一次图片。下面将一步步解释这个过程。

    首先,我们先初始化面板。以下几行代码将产生输入数据:

    我们想要一个 50x50 大小的面板。

    填充变量使计算相邻单元格变得更容易,通过用总是空的额外单元格填充边缘,我们使它不需要编写额外的逻辑来处理板的边缘。因此,我们的50x50板被一个空单元格边界包围,使得实际的numpy数组的大小为52 x52。

    变量 initial_cells 代表我们想要初始化的单元格数量,他们会随机在面板上产生。

    # Input variables for the board

    boardsize = 50 # board will be X by X where X = boardsize

    pad = 2 # padded border, do not change this!

    initial_cells = 1500 # this number of initial cells will be placed

    # in randomly generated positions

    接下来我们在初始化的单元格上随机生成1500个坐标,这些坐标保存在变量pos_list。

    # Get a list of random coordinates so that we can initialize

    # board with randomly placed organisms

    pos_list = []

    for i in range(initial_cells):

    pos_list.append([random.randint(1, boardsize),

    random.randint(1, boardsize)])

    然后轮到实例化这个面板。使用 numpy 向量 my_board 代表我们的面板,我们初始化52x52结构的向量,值都是0(由于边缘填充所以比50x50大一些),然后调用函数 init_board 使用 pos_list 中的坐标填充面板。具体查看GitHub。

    # Initialize the board

    my_board= np.zeros((boardsize+pad, boardsize+pad))

    my_board= init_board(pos_list, my_board)

    设置面板的动画

    我们一直在等待的部分——动画!首先,我们需要做一些例行工作。用下面几行代码创建matplotlib图形,它将用于显示我们的动画。

    # Required line for plotting the animation

    %matplotlib notebook

    # Initialize the plot of the board that will be used for animation

    fig = plt.gcf

    是时候做第一帧了,matplotlib中的imshow函数接受一个numpy矩阵并将其呈现为图像,酷~

    # Show first image - which is the initial board

    im = plt.imshow(my_board)

    plt.show

    我们传递imshow的变量是我们的初始面板,它存储在my_board中。创建的图像是这样的:

    ebcd4cb0de64e7e4549efa765505effb.png

    棋盘的初始状态(黄色=单元格 )

    现在我们要加一个辅助函数给 FuncAnimation 调用。辅助函数 animate 的输入是帧数,指明当前是第几帧。在 FuncAnimation 中,每过一帧,就会调用一次 animate 并且把帧数作为参数输入。animate 里会先调用 update_board 更新当前的面板,然后通过 set_data 将更新的面板显示出来。

    # Helper function that updates the board and returns a new image of

    # the updated board animate is the function that FuncAnimation calls

    defanimate(frame):

    im.set_data(update_board(my_board))

    returnim,

    恭喜,现在就可以顺利使用 FuncAnimation 了。注意函数的输入参数:

    fig 是我们先前建立的用来显示动画的容器变量。

    animate 函数是刚刚写的由 FuncAnimation 通过帧数来调用的函数(帧数参数会自动传入,不需要声明)。

    frames 是动画最大帧数的限制,这里我们设置成 200 帧,也就是说 200 帧后动画会自动结束。

    interval 是每两帧的间隔时间,单位为毫秒。这里我们用 50 毫秒。

    # This line creates the animation

    anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=200, interval=50)

    这样就完成了,还可以吧?最终效果是这样的

    a6da962443fb53da64ac2f5d07dca0a9.png

    结论

    我希望这对你有帮助。在我结束之前,让我来集思广益一些更多的数据科学,比如我们今天学到的动画功能的应用:

    一次次地进行蒙特卡罗模拟,以便观察结果分布是如何逐渐形成的。

    遍历时间序列数据,以便描述模型或数据在新观测数据到达时的反应。

    突出显示你的算法识别的集群如何随着输入(如集群数量)的改变而改变。

    关联随时间或跨数据的不同子样本的热图,以可视化不同的样本可能如何影响模型的估计参数。

    via:https://github.com/yiuhyuk/game_of_life

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  • 全球疫情升级,我用Python数据可视化工具告诉你为啥不要放松警惕

    动态效果图

     

    如何实现

    2020年3月1日,2020年已经过去两个月了。最近看到很多新闻报道说景区开放吸引大批游客前来,造成人员聚集,同时又看到国外多个国家肺炎疫情确诊数攀升,全球疫情升级,我就在思考可以用一种什么方式既能把疫情数据形象显示出来,又能提醒大家疫情还未结束,请不要放松警惕!于是,我做了一个展示疫情数据的动态图。(PS:想了解怎么实现这个动态效果的可以移步到底下,从学渣同学后台回复关键字动态数据

    国外新冠肺炎疫情数据

    我用了Python和数据可视化工具完成此次动态数据的制作,Python用于数据采集,数据可视化工具用于制作动态的显示数据。动态数据主要分为两部分主题,分别为:一、多国新冠肺炎确诊数攀升,全球疫情升级;二、国内疫情得到有效控制,呈现好转态势。如上所示为部分疫情数据。

     

    部分代码

    其中,国内的疫情数据可以通过爬取腾讯新闻页面的数据来获取,如下代码所示。获得数据后进行简单的数据清洗,即可使用上面所说的数据可视化工具进行动态数据的制作。

    def get_china_nov_data():
        provinces = ["湖北", "广东", "河南", "浙江", "湖南", "安徽", "江西", "山东", "江苏", "重庆",
                     "四川", "黑龙江", "北京", "上海", "河北",  "福建", "广西", "陕西", "云南", "海南",
                     "贵州", "天津", "山西", "辽宁", "香港", "吉林", "甘肃", "新疆", "内蒙古", "宁夏",
                     "台湾", "青海", "澳门", "西藏"]
        count_infos = []
        for province in provinces:
            # 国内疫情数据通过爬取腾讯新闻页面的数据获取,如下为其数据接口
            url = "https://api.inews.qq.com/newsqa/v1/query/pubished/daily/list?province=" \
                  + str(province)
            datas = json.loads(requests_web_data(url).decode('utf-8'))["data"]
    
            dates = [""]
            confirm_nums = [province]
            for data in datas:
                dates.append(data["date"])
                confirm_nums.append(data["confirm"])
    
            count_infos.append(dates)
            count_infos.append(confirm_nums)
            # print(count_infos)
        return count_infos

    冬天即将过去,春天很快就会到来了。现在三月已经开始,曾经属于我们的美好时光也即将会来到我们的身边。疫情还未结束,请不要放松警惕。加油!我们再坚持一下!

     

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