Python 可视化视频课 - 7. Plotly

这是 Python 数据可视化系列的第七节《Plotly》。

Python 数据可视化

之前 Python 数据分析和基础系列的所有课程链接如下。

Python 数据分析

Python 基础

在 Plotly 中每个图都是一个 JSON 对象，类似一个字典的数据结构。在用 Plotly 绘制交互式的图时，用户可以手动平移 (panning)、选择 (selecting) 和缩放 (zooming) 图形来浏览数据。无论是在浏览器中还是在Jupyter Notebook 中查看图时，都是通过 plotly.js 来实现所有可视化和交互性的。

用 Plotly 画图只需要四步，前三步定义绘图所需的三个对象，最后一步用 iplot() 函数画图：

1. 数据 (data) – 数据包含所有要绘制的图像对象，在 Plotly 中被称为迹线 (trace)，可以是散点、线形、柱形、直方、箱形等：

trace = go.Scatter(), go.Line(),

go.Bar(), go.Histgram(),

go.Box()

如图中只有一个迹线对象，直接赋给 data，如有多条迹线则以列表形式赋给 data，语法如下：

data = trace

data = [trace1, trace2, trace3, …]

每个迹线可以被命名，最终显示在图上。

2. 布局 (layout) – 定义图外观且和数据无关的图特征，比如标题、轴标签，语法如下：

layout = go.Layout(title, xaxis, yaxis)

3.图 (figure) – 创建要绘制的最终对象，既包含数据又包含布局类似字典的对象，语法如下：