turtle. goto,turtle.goto()
本文介绍了如何使用Plotly袖扣更轻松地创建更好的图表。这是一位大神在Github上发布的信息。我觉得学了之后很实用，所以分享给大家。GitHub:3359github.com/willkoehrsen/data-analysis本文所有代码都是使用Jupyter notebook完成的，而pip命令plooe Plotly Python包是Plotly公司开发的可视化软件开源版本，基于plotly.js构建为d3.js使用名为cufflinks的包中的panda数据可以减少数据处理工作，因为Plotly不能直接接受numpy和panda数据结构。这两个库的组合很容易使用。大多数情况下，在一行代码上可以生成很棒的图表，比Matplotlib简单多了。部署库：import plot . graph _ objsasgoimporttcuflinkascfplot . offline import plot，init _ notebook _ mode init _ me
2.1.直方图是制作单个变量的优先图。下图显示了WillKoehrsen制作的变量[claps]的垂直分布。
代码很简单，在数据后添加iplot后缀，然后添加相应的参数。图表是交互式的，将鼠标放在箱子上可以获得相应的数据。
2.1.1、分组直方图只需添加参数[barmode= group]即可创建分组直方图。
2.1.2.创建叠加直方图时，添加参数[barmode= overlay]。
2.1.3，汇总代码：df [值]。IP lot (kind= hist ，bins=，xTitle=，yTitle=，Title=)其他参数：linecolor比如作者按出版分组，计算变量粉丝的数量。
当创建各种类别的直方图时，只需相应地添加多个Y轴变量。很简单！
2.2.1.双坐标轴的两个分组变量的范围相差太大。如果想把它们放在同一个坐标轴上，可以设置y2轴。要设置y2轴，只需添加参数secondary _ y。
2.2.2、摘要代码：df.ip lot (kind= bar ，xTitle=，yTitle=，Title=)其他参数：secondary_y，secondary_y
2.3.1.当你需要画一个分类的箱线图时，你需要先建立一个数据透视表。
2.3.2、摘要代码：df.ilpot (kind= box ，xTitle=，yTitle=，Title=)，df.pivot) columns=，values=)其他dad
2.4.1.添加拟合线和拟合线的相关参数：bestfit=True。
2.4.2.添加文本注释。使用text参数添加文本注释。作者用HTML写了一个例子：
2.4.3.制作分类散点图。分类散点图可通过类别参数添加。另外，散点还可以通过大小参数进一步区分，但大小参数的变量必须是数值型变量。
2.4.4.添加参考区域或参考线可以使用hline和vline参数添加线，使用vspan和hspan参数添加区域。类似Matplotlib语法~
2.4.5.汇总相关参数：bestfit，text，categories，symbol(散点形状设置)，size(散点大小)，xrange (x) x轴范围，y range (y) y轴范围。figure _ factoryasff散点矩阵绘制函数：ff . create _ scatterplotmatrix(；x)热图函数：ff.create_annotated_heatmap()
2.6.要绘制饼图，首先需要用聚合函数对变量进行分类，但是在绘制之前必须将分类后的变量设置为索引。
2.7、3D图形除了上面的图形，plotly还可以绘制漂亮的3D图形，比如曲面图、3D散点图等。
3.与Matplotlib和seaborn相比，Plotly可以更快地实现交互式可视化，输出令人愉悦的图形，从而更深入地探索数据细节。/div div data-report-view=“{ quot；Quot；模式quot1585297308 _ 001quotquotdestquotquot3359 blog.csdn.net/weixin _ 46752708/文章/详情/105272776 quot；quot1 quot；延伸；quotpcquotquotabquotquotnewquot} div/div/divlinkhref= https://csdn img.cn/release/phoenix/MD编辑/markdown _ views-60 ECA f1 f 42。CSS rel
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