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  • plotly可以制作交互式图表,直接上代码: import plotly.offline as py from plotly.graph_objs import Scatter, Layout import plotly.graph_objs as go py.init_notebook_mode(connected=True) import pandas as ...
  • plotly可以制作交互式图表,直接上代码:import plotly.offline as pyfrom plotly.graph_objs import Scatter, Layoutimport plotly.graph_objs as gopy.init_notebook_mode(connected=True)import pandas as pd...

    plotly可以制作交互式图表,直接上代码:

    import plotly.offline as py

    from plotly.graph_objs import Scatter, Layout

    import plotly.graph_objs as go

    py.init_notebook_mode(connected=True)

    import pandas as pd

    import numpy as np

    In [412]:

    #读取数据

    df=pd.read_csv("seaborn.csv",sep=",",encoding="utf-8",index_col=0)

    #展示数据

    df.head()

    Out[412]:

    Name

    Type 1

    Type 2

    Total

    HP

    Attack

    Defense

    Sp. Atk

    Sp. Def

    Speed

    Stage

    Legendary

    #

    1

    Bulbasaur

    Grass

    Poison

    318

    45

    49

    49

    65

    65

    45

    1

    False

    2

    Ivysaur

    Grass

    Poison

    405

    60

    62

    63

    80

    80

    60

    2

    False

    3

    Venusaur

    Grass

    Poison

    525

    80

    82

    83

    100

    100

    80

    3

    False

    4

    Charmander

    Fire

    NaN

    309

    39

    52

    43

    60

    50

    65

    1

    False

    5

    Charmeleon

    Fire

    NaN

    405

    58

    64

    58

    80

    65

    80

    2

    False

    In [413]:

    #plotly折线图,trace就代表折现的条数

    trace1=go.Scatter(x=df["Attack"],y=df["Defense"])

    trace1=go.Scatter(x=[1,2,3,4,5],y=[2,1,3,5,2])

    trace2=go.Scatter(x=[1,2,3,4,5],y=[2,1,4,6,7])

    py.iplot([trace1,trace2])

    #填充区域

    trace1=go.Scatter(x=[1,2,3,4,5],y=[2,1,3,5,2],fill="tonexty",fillcolor="#FF0")

    py.iplot([trace1])

    # 散点图

    trace1=go.Scatter(x=[1,2,3,4,5],y=[2,1,3,5,2],mode="markers")

    trace1=go.Scatter(x=df["Attack"],y=df["Defense"],mode="markers")

    py.iplot([trace1],filename="basic-scatter")

    #气泡图

    x=df["Attack"]

    y=df["Defense"]

    colors = np.random.rand(len(x))#set color equal to a variable

    sz =df["Defense"]

    fig = go.Figure()

    fig.add_scatter(x=x,y=y,mode="markers",marker={"size": sz,"color": colors,"opacity": 0.7,"colorscale": "Viridis","showscale": True})

    py.iplot(fig)

    #bar 柱状图

    df1=df[["Name","Defense"]].sort_values(["Defense"],ascending=[0])

    data = [go.Bar(x=df1["Name"],y=df1["Defense"])]

    py.iplot(data, filename="jupyter-basic_bar")

    #组合bar group

    trace1 = go.Bar(x=["giraffes", "orangutans", "monkeys"],y=[20, 14, 23],name="SF Zoo")

    trace2 = go.Bar(x=["giraffes", "orangutans", "monkeys"],y=[12, 18, 29],name="LA Zoo")

    data = [trace1, trace2]

    layout = go.Layout( barmode="group")

    fig = go.Figure(data=data, layout=layout)

    py.iplot(fig, filename="grouped-bar")

    #组合bar gstack上下组合

    trace1 = go.Bar(x=["giraffes", "orangutans", "monkeys"],y=[20, 14, 23],name="SF Zoo")

    trace2 = go.Bar(x=["giraffes", "orangutans", "monkeys"],y=[12, 18, 29],name="LA Zoo",text=[12, 18, 29],textposition = "auto")

    data = [trace1, trace2]

    layout = go.Layout( barmode="stack")

    fig = go.Figure(data=data, layout=layout)

    py.iplot(fig, filename="grouped-bar")

    #饼图

    fig = {

    "data": [

    {

    "values": df["Defense"][0:3],

    "labels": df["Name"][0:3],

    "domain": {"x": [0,1]},

    "name": "GHG Emissions",

    "hoverinfo":"label+percent+name",

    "hole": .4,

    "type": "pie"

    }

    ],

    "layout": {

    "title":"Global Emissions 1990-2011",

    "annotations": [

    {

    "font": {"size": 20},

    "showarrow": False,

    "text": "GHG",

    "x": 0.5,

    "y": 0.5

    }

    ]

    }

    }

    py.iplot(fig, filename="donut")

    # Learn about API authentication here: https://plot.ly/pandas/getting-started

    # Find your api_key here: https://plot.ly/settings/api

    #雷达图

    data = [

    go.Scatterpolar(

    r = [39, 28, 8, 7, 28, 39],

    theta = ["A","B","C", "D", "E", "A"],

    fill = "toself",

    name = "Group A"

    ),

    go.Scatterpolar(

    r = [1.5, 10, 39, 31, 15, 1.5],

    theta = ["A","B","C", "D", "E", "A"],

    fill = "toself",

    name = "Group B"

    )

    ]

    layout = go.Layout(

    polar = dict(

    radialaxis = dict(

    visible = True,

    range = [0, 50]

    )

    ),

    showlegend = False

    )

    fig = go.Figure(data=data, layout=layout)

    py.iplot(fig, filename = "radar/multiple")

    #box 箱子图

    df_box=df[["HP","Attack","Defense","Speed"]]

    data = []

    for col in df_box.columns:

    data.append(go.Box(y=df_box[col], name=col, showlegend=True ) )

    #data.append( go.Scatter(x= df_box.columns, y=df.mean(), mode="lines", name="mean" ) )

    py.iplot(data, filename="pandas-box-plot")

    #箱子图加平均线

    df_box=df[["HP","Attack","Defense","Speed"]]

    data = []

    for col in df_box.columns:

    data.append(go.Box(y=df_box[col], name=col, showlegend=True) )

    data.append( go.Scatter(x= df_box.columns, y=df.mean(), mode="lines", name="mean" ) )

    py.iplot(data, filename="pandas-box-plot")

    #Basic Horizontal Bar Chart 条形图 plotly条形图

    df_hb=df[["Name","Attack","Defense","Speed"]][0:5].sort_values(["Attack"],ascending=[1])

    data = [

    go.Bar(

    y=df_hb["Name"], # assign x as the dataframe column "x"

    x=df_hb["Attack"],

    orientation="h",

    text=df_hb["Attack"],

    textposition = "auto"

    )

    ]

    py.iplot(data, filename="pandas-horizontal-bar")

    #直方图Histogram

    data = [go.Histogram(x=df["Attack"])]

    py.iplot(data, filename="basic histogram")

    #distplot

    import plotly.figure_factory as ff

    hist_data =[df["Defense"]]

    group_labels = ["distplot"]

    fig = ff.create_distplot(hist_data, group_labels)

    # Add title

    fig["layout"].update(title="Hist and Rug Plot",xaxis=dict(range=[0,200]))

    py.iplot(fig, filename="Basic Distplot")

    # Add histogram data

    x1 = np.random.randn(200)-2

    x2 = np.random.randn(200)

    x3 = np.random.randn(200)+2

    x4 = np.random.randn(200)+4

    # Group data together

    hist_data = [x1, x2, x3, x4]

    group_labels = ["Group 1", "Group 2", "Group 3", "Group 4"]

    # Create distplot with custom bin_size

    fig = ff.create_distplot(hist_data, group_labels,)

    # Plot!

    py.iplot(fig, filename="Distplot with Multiple Datasets")

    好了,以上就是我研究的plotly,欢迎朋友们评论,补充,一起学习!

    以上这篇基于python plotly交互式图表大全就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持云海天教程。

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  • plotly可以制作交互式图表,直接上代码:import plotly.offline as pyfrom plotly.graph_objs import Scatter, Layoutimport plotly.graph_objs as gopy.init_notebook_mode(connected=True)import pandas as pd...

    plotly可以制作交互式图表,直接上代码:

    import plotly.offline as py

    from plotly.graph_objs import Scatter, Layout

    import plotly.graph_objs as go

    py.init_notebook_mode(connected=True)

    import pandas as pd

    import numpy as np

    In [412]:

    #读取数据

    df=pd.read_csv('seaborn.csv',sep=',',encoding='utf-8',index_col=0)

    #展示数据

    df.head()

    Out[412]:

    Name

    Type 1

    Type 2

    Total

    HP

    Attack

    Defense

    Sp. Atk

    Sp. Def

    Speed

    Stage

    Legendary

    #

    1

    Bulbasaur

    Grass

    Poison

    318

    45

    49

    49

    65

    65

    45

    1

    False

    2

    Ivysaur

    Grass

    Poison

    405

    60

    62

    63

    80

    80

    60

    2

    False

    3

    Venusaur

    Grass

    Poison

    525

    80

    82

    83

    100

    100

    80

    3

    False

    4

    Charmander

    Fire

    NaN

    309

    39

    52

    43

    60

    50

    65

    1

    False

    5

    Charmeleon

    Fire

    NaN

    405

    58

    64

    58

    80

    65

    80

    2

    False

    In [413]:

    #plotly折线图,trace就代表折现的条数

    trace1=go.Scatter(x=df['Attack'],y=df['Defense'])

    trace1=go.Scatter(x=[1,2,3,4,5],y=[2,1,3,5,2])

    trace2=go.Scatter(x=[1,2,3,4,5],y=[2,1,4,6,7])

    py.iplot([trace1,trace2])

    #填充区域

    trace1=go.Scatter(x=[1,2,3,4,5],y=[2,1,3,5,2],fill="tonexty",fillcolor="#FF0")

    py.iplot([trace1])

    # 散点图

    trace1=go.Scatter(x=[1,2,3,4,5],y=[2,1,3,5,2],mode='markers')

    trace1=go.Scatter(x=df['Attack'],y=df['Defense'],mode='markers')

    py.iplot([trace1],filename='basic-scatter')

    #气泡图

    x=df['Attack']

    y=df['Defense']

    colors = np.random.rand(len(x))#set color equal to a variable

    sz =df['Defense']

    fig = go.Figure()

    fig.add_scatter(x=x,y=y,mode='markers',marker={'size': sz,'color': colors,'opacity': 0.7,'colorscale': 'Viridis','showscale': True})

    py.iplot(fig)

    #bar 柱状图

    df1=df[['Name','Defense']].sort_values(['Defense'],ascending=[0])

    data = [go.Bar(x=df1['Name'],y=df1['Defense'])]

    py.iplot(data, filename='jupyter-basic_bar')

    #组合bar group

    trace1 = go.Bar(x=['giraffes', 'orangutans', 'monkeys'],y=[20, 14, 23],name='SF Zoo')

    trace2 = go.Bar(x=['giraffes', 'orangutans', 'monkeys'],y=[12, 18, 29],name='LA Zoo')

    data = [trace1, trace2]

    layout = go.Layout( barmode='group')

    fig = go.Figure(data=data, layout=layout)

    py.iplot(fig, filename='grouped-bar')

    #组合bar gstack上下组合

    trace1 = go.Bar(x=['giraffes', 'orangutans', 'monkeys'],y=[20, 14, 23],name='SF Zoo')

    trace2 = go.Bar(x=['giraffes', 'orangutans', 'monkeys'],y=[12, 18, 29],name='LA Zoo',text=[12, 18, 29],textposition = 'auto')

    data = [trace1, trace2]

    layout = go.Layout( barmode='stack')

    fig = go.Figure(data=data, layout=layout)

    py.iplot(fig, filename='grouped-bar')

    #饼图

    fig = {

    "data": [

    {

    "values": df['Defense'][0:3],

    "labels": df['Name'][0:3],

    "domain": {"x": [0,1]},

    "name": "GHG Emissions",

    "hoverinfo":"label+percent+name",

    "hole": .4,

    "type": "pie"

    }

    ],

    "layout": {

    "title":"Global Emissions 1990-2011",

    "annotations": [

    {

    "font": {"size": 20},

    "showarrow": False,

    "text": "GHG",

    "x": 0.5,

    "y": 0.5

    }

    ]

    }

    }

    py.iplot(fig, filename='donut')

    # Learn about API authentication here: https://plot.ly/pandas/getting-started

    # Find your api_key here: https://plot.ly/settings/api

    #雷达图

    data = [

    go.Scatterpolar(

    r = [39, 28, 8, 7, 28, 39],

    theta = ['A','B','C', 'D', 'E', 'A'],

    fill = 'toself',

    name = 'Group A'

    ),

    go.Scatterpolar(

    r = [1.5, 10, 39, 31, 15, 1.5],

    theta = ['A','B','C', 'D', 'E', 'A'],

    fill = 'toself',

    name = 'Group B'

    )

    ]

    layout = go.Layout(

    polar = dict(

    radialaxis = dict(

    visible = True,

    range = [0, 50]

    )

    ),

    showlegend = False

    )

    fig = go.Figure(data=data, layout=layout)

    py.iplot(fig, filename = "radar/multiple")

    #box 箱子图

    df_box=df[['HP','Attack','Defense','Speed']]

    data = []

    for col in df_box.columns:

    data.append(go.Box(y=df_box[col], name=col, showlegend=True ) )

    #data.append( go.Scatter(x= df_box.columns, y=df.mean(), mode='lines', name='mean' ) )

    py.iplot(data, filename='pandas-box-plot')

    #箱子图加平均线

    df_box=df[['HP','Attack','Defense','Speed']]

    data = []

    for col in df_box.columns:

    data.append(go.Box(y=df_box[col], name=col, showlegend=True) )

    data.append( go.Scatter(x= df_box.columns, y=df.mean(), mode='lines', name='mean' ) )

    py.iplot(data, filename='pandas-box-plot')

    #Basic Horizontal Bar Chart 条形图 plotly条形图

    df_hb=df[['Name','Attack','Defense','Speed']][0:5].sort_values(['Attack'],ascending=[1])

    data = [

    go.Bar(

    y=df_hb['Name'], # assign x as the dataframe column 'x'

    x=df_hb['Attack'],

    orientation='h',

    text=df_hb['Attack'],

    textposition = 'auto'

    )

    ]

    py.iplot(data, filename='pandas-horizontal-bar')

    #直方图Histogram

    data = [go.Histogram(x=df['Attack'])]

    py.iplot(data, filename='basic histogram')

    #distplot

    import plotly.figure_factory as ff

    hist_data =[df['Defense']]

    group_labels = ['distplot']

    fig = ff.create_distplot(hist_data, group_labels)

    # Add title

    fig['layout'].update(title='Hist and Rug Plot',xaxis=dict(range=[0,200]))

    py.iplot(fig, filename='Basic Distplot')

    # Add histogram data

    x1 = np.random.randn(200)-2

    x2 = np.random.randn(200)

    x3 = np.random.randn(200)+2

    x4 = np.random.randn(200)+4

    # Group data together

    hist_data = [x1, x2, x3, x4]

    group_labels = ['Group 1', 'Group 2', 'Group 3', 'Group 4']

    # Create distplot with custom bin_size

    fig = ff.create_distplot(hist_data, group_labels,)

    # Plot!

    py.iplot(fig, filename='Distplot with Multiple Datasets')

    好了,以上就是我研究的plotly,欢迎朋友们评论,补充,一起学习!

    以上这篇基于python plotly交互式图表大全就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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  • 有两个用例:没有服务器如果您可以在JS中执行任何更新(不需要调用实际的python代码),那么使用CustomJS callbacks添加交互非常容易。在这个链接中有很多示例,但是一个基本的简单代码示例看起来像:from bokeh.io ...

    有两个用例:

    没有服务器

    如果您可以在JS中执行任何更新(不需要调用实际的python代码),那么使用CustomJS callbacks添加交互非常容易。在这个链接中有很多示例,但是一个基本的简单代码示例看起来像:from bokeh.io import vform

    from bokeh.models import CustomJS, ColumnDataSource, Slider

    from bokeh.plotting import Figure, output_file, show

    output_file("callback.html")

    x = [x*0.005 for x in range(0, 200)]

    y = x

    source = ColumnDataSource(data=dict(x=x, y=y))

    plot = Figure(plot_width=400, plot_height=400)

    plot.line('x', 'y', source=source, line_width=3, line_alpha=0.6)

    callback = CustomJS(args=dict(source=source), code="""

    var data = source.get('data');

    var f = cb_obj.get('value')

    x = data['x']

    y = data['y']

    for (i = 0; i < x.length; i++) {

    y[i] = Math.pow(x[i], f)

    }

    source.trigger('change');

    """)

    slider = Slider(start=0.1, end=4, value=1, step=.1,

    title="power", callback=callback)

    layout = vform(slider, plot)

    show(layout)

    这将创建一个独立的HTML文档,其中包含Bokeh图和一个滑块,它根据滑块更新绘图,而不需要服务器(例如,您可以通过电子邮件将其发送给某人或在静态页面上提供服务,这样就可以工作了)。在

    使用服务器

    如果您希望小部件、交互等驱动实际的python代码(例如scikitlearn或Pandas),那么您需要使用Bokeh服务器。令人高兴的是,新的服务器版本0.11更加健壮、性能更高、可伸缩性更强,并且易于使用。您可以在这里看到几个实时部署的Bokeh应用程序(带有指向其源代码的链接):

    以及有关各种部署的广泛文档,请参阅以下文档:

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  • 学习Python是做数分析的最基础的一步,数据分析离不开数据可视化。Python第三方库中我们最常用的可视化库是 pandas,matplotlib,pyecharts, 当然还有 Tableau,另外最近在学习过程中发现另一款可视化神器-Plotly,...

    学习Python是做数分析的最基础的一步,数据分析离不开数据可视化。Python第三方库中我们最常用的可视化库是 pandas,matplotlib,pyecharts, 当然还有 Tableau,另外最近在学习过程中发现另一款可视化神器-Plotly,它是一款用来做数据分析和可视化的在线平台,功能非常强大, 可以在线绘制很多图形比如条形图、散点图、饼图、直方图等等。除此之外,它还支持在线编辑,以及多种语言 python、javascript、matlab、R等许多API。它在python中使用也非常简单,直接用pip install plotly 安装好即可使用。本文将结合 plotly 库在 jupyter notebook 中来进行图形绘制。

    使用 Plotly 可以画出很多媲美Tableau的高质量图,如下图所示:

    9a16ffaec90c103da3a4b4c85b9eeb60.png
    c10ccb4411893bb48ed55a861d885ef9.png

    折线点图

    折现点图画图步骤如下:首先在 Pycharm 界面输入 jupyter notebook后进入网页编辑界面,新建一个文件,导入相应的包即可进行图形绘制:

    5179dec321b2e6f80e6092e2ba3ca6ac.png
    4e2bdea665e9899e79cfe9923ae307a7.png
    119ea0a65e98b8d7305acc0cb710da51.png

    显示结果如下:

    33d2aa882001810abe69baa7f8797343.png

    直方图

    1e000dd77b8c2f505a12f0141bb15834.png

    显示结果如下:

    7dd4dc8a57db14cf85666dd5a8e64073.png

    散点图

    2e5339b7cfed81d38eaddb4a53ba3aee.png

    显示结果如下:

    04ea1db963bb8f33c0b2e162bbd1ee05.png

    总结

    今天的文章主要学习可视化神器-plotpy 的相关操作,希望在平时的工作中有所应用。

    展开全文
  • 学习Python是做数分析的最基础的一步,数据分析离不开数据可视化。Python第三方库中我们最常用的可视化库是 pandas,matplotlib,pyecharts, 当然还有 Tableau,另外最近在学习过程中发现另一款可视化神器-Plotly,...
  • 学习Python是做数分析的最基础的一步,数据分析离不开数据可视化。Python第三方库中我们最常用的可视化库是 pandas,matplotlib,pyecharts, 当然还有 Tableau,另外最近在学习过程中发现另一款可视化神器-Plotly,...
  • 由于工作的需要,经常需要进行可视化展示,除了一些常用...这次就来说一说,如何用python的第三方库-pyecharts制作交互式桑基图。 示例1什么是桑基图?桑基图是可视化图表的一种,一般用来表示数据流量。桑基图(Sank...
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  • 教你用pyecharts制作交互式桑基图

    千次阅读 2019-12-06 09:22:42
    由于工作的需要,经常需要进行可视化展示,除了一些常用的BI工具...这次就来说一说,如何用python的第三方库-pyecharts制作交互式桑基图。 示例 什么是桑基图? 桑基图是可视化图表的一种,一般用来表示数据流...
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