可視化神器--Plotly

數據分析離不開數據可視化。我們最常用的就是pandas，matplotlib，pyecharts當然還有Tableau，看到一篇文章介紹plotly制圖后我也躍躍欲試，查看了相關資料開始學習plotly.

Plotly 是一款用來做數據分析和可視化的在線平台，功能非常強大,可以在線繪制很多圖形比如條形圖、散點圖、餅圖、直方圖等等。而且還是支持在線編輯，以及多種語言python、javascript、matlab、R等許多API，當然我們這里主要介紹Python語言，可以直接用pip install plotly即可。

 

 

plotly可以畫出很多媲美Tableau的高質量圖，我嘗試做了折線圖、散點圖和直方圖，代碼如下：

首先導入庫

from plotly.graph_objs import Scatter,Layout
import plotly
import plotly.offline as py
import numpy as np
import plotly.graph_objs as go

#setting offilne
plotly.offline.init_notebook_mode(connected=True)
# 上面幾行代碼主要是引用一些庫，最重要的一點是要把plotly設置為offline模式，

 

1.折線圖

N = 100
random_x = np.linspace(0,1,N)
random_y0 = np.random.randn(N)+5
random_y1 = np.random.randn(N)
random_y2 = np.random.randn(N)-5

#Create traces
trace0 = go.Scatter(
    x = random_x,
    y = random_y0,
    mode = 'markers',
    name = 'markers'
)
trace1 = go.Scatter(
    x = random_x,
    y = random_y1,
    mode = 'lines+markers',
    name = 'lines+markers'
)
trace2 = go.Scatter(
    x = random_x,
    y = random_y2,
    mode = 'lines',
    name = 'lines'
)
data = [trace0,trace1,trace2]
py.iplot(data)
# 隨機設置4個參數，x軸的數字和y軸，其中y軸隨機3組數據。
# 然后畫三種類型的圖，trace0是markers，trace1是折線圖和markers,trace3是折線圖。
# 然后把三種圖放在data這個列表里面，調用py.iplot(data)即可。

2.散點圖

trace1 = go.Scatter(
     y = np.random.randn(500),
    mode = 'markers',
    marker = dict(
        size = 16,
        color = np.random.randn(500),
        colorscale = 'Viridis',
        showscale = True
    )
)
data = [trace1]
py.iplot(data,filename='scatter-plot-with-colorscale')
# 這個是mode設置為markers就是散點圖，然后marker里面設置一組參數，
# 比如顏色的隨機范圍，散點的大小，還有圖例等等。最后一行里面的filename是在當前目錄下生成html文件

3.直方圖

trace0 = go.Bar(
    x = ['Jan','Feb','Mar','Apr', 'May','Jun',
         'Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec'],
    y = [20,14,25,16,18,22,19,15,12,16,14,17],
    name = 'Primary Product',
    marker=dict(
        color = 'rgb(49,130,189)'
    )
)
trace1 = go.Bar(
    x = ['Jan','Feb','Mar','Apr', 'May','Jun',
         'Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec'],
    y = [19,14,22,14,16,19,15,14,10,12,12,16],
    name = 'Secondary Product',
    marker=dict(
        color = 'rgb(204,204,204)'
    )
)
data = [trace0,trace1]
py.iplot(data)

 

 上面的制圖只是plotly的冰山一角，都是一些最基本的用法，它還有很多很酷的用法和圖形，尤其是跟pandas結合畫的圖非常漂亮，比如一些股票的K線圖，大家有興趣可以研究研究~

鏈接：https://plot.ly/python/