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python Plotly绘图工具的简单使用

2020年03月03日 作者：Huang supreme原文

1、plotly库的相关介绍

1）相关说明

  • plotly是一个基于javascript的绘图库，plotly绘图种类丰富，效果美观；
  • 易于保存与分享plotly的绘图结果，并且可以与Web无缝集成；
  • ploty默认的绘图结果，是一个HTML网页文件，通过浏览器可以直接查看；

  对于graph_objs绘图库，我们常命名为“go”(import plotly.graph_objs as go)；对于expression绘图库，我们常命名为“px”(import plotly.expression as px)。

2）graph_objs(“go”)库的绘图原理

① 简单的案例说明

df = pd.read_excel("plot.xlsx")
# 步骤一
trace0 = go.Scatter(x=df["年份"],y=df["城镇居民"],name="城镇居民")
trace1 = go.Scatter(x=df["年份"],y=df["农村居民"],name="农村居民")
# 步骤二
data = [trace0,trace1]
# 步骤三
fig = go.Figure(data)
# 步骤四
fig.update_layout(
  title="城乡居民家庭人均收入",
  xaxis_title="年份",
  yaxis_title="人均收入（元）"
)
# 步骤五
fig.show()

结果如下：

2、将轨迹包裹成一个列表，形成一个“轨迹列表”。一个轨迹放在一个列表中，多个轨迹也是放在一个列表中。
3、创建画布的同时，并将上述的“轨迹列表”，传入到Figure()中。
4、使用Layout添加其他的绘图参数，完善图形。
5、展示图形。

3）expression(“px”)库的绘图原理

① 简单的案例说明

iris = pd.read_excel("iris.xlsx",sheet_name="Sheet2")

fig = px.scatter(iris,x="花萼长度",y="花萼宽度",color="属种")
fig.show()

结果如下：

4、保存图形的两种方式

1）直接下载下来：保存成png静态图片

2）绘制不同地区的“任务完成量”和“任务完成率”情况

df = pd.read_excel("double_y.xlsx")

x = df["地区"]
y1 = df["完成量"]
y2 = df["完成率"]

trace0 = go.Bar(x=x,y=y1,
        marker=dict(color=["red","blue","green","darkgrey","darkblue","orange"]),
        opacity=0.5,
        name="不同地区的任务完成量")

trace1 = go.Scatter(x=x,y=y2,
          mode="lines",
          name="不同地区的任务完成率",
          # 【步骤一】：使用这个参数yaxis="y2"，就是绘制双y轴图
          yaxis="y2")

data = [trace0,trace1]

layout = go.Layout(title="不同地区的任务完成量和任务完成率情况",
          xaxis=dict(title="地区"),
          yaxis=dict(title="不同地区的任务完成量"),
          # 【步骤二】：给第二个y轴，添加标题，指定第二个y轴，在右侧。
          yaxis2=dict(title="不同地区的任务完成率",overlaying="y",side="right"),
          legend=dict(x=0.78,y=0.98,font=dict(size=12,color="black")))

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

结果如下：

到此这篇关于python Plotly绘图工具的简单使用的文章就介绍到这了,更多相关python Plotly绘图内容请搜索来客网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持来客网！

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