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Python数据可视化教程：基于Plotly的动态可视化绘图_专注于大数据和人工智能研究的技术博客_博客
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1.Plotly简介
Plotly是一个非常著名和强大的开源数据可视化框架。它通过在浏览器显示的基础上以web形式构建交互式图表来显示信息，可以创建数十种精美的图表和地图。
我们就拿jupyter笔记本作为数据分析的开发工具吧。Matplotlib存在不美观、静态、难以共享等缺点，限制了Python在数据可视化方面的发展。为了解决这个问题，一种新的动态可视化开源模块Plotly应运而生。
Plotly动感、美观、易用、品种丰富。
可以说plotly是Python中绘制图表时的顶级绘制方法。
首先，我们通过plotly官网来看看数据可视化效果图。这里截取了部分结果，发现功能极其强大，还支持数据/图片在线编辑。
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2.用两种方法绘制图表。
Plotly是一个集成了菜单操作在线绘图和代码离线绘图的绘图系统。如果使用线上方式，使用plotly时需要在官网注册个人账号并设置个人密码。
在线：将你的视觉图像保存到网站上，以便于分享和保存。
离线：直接在本地生成可视化图像，简单易用。(为了便于查看和阅读，建议使用离线模式)
下面主要从Python的角度分析plotly的画图原理和方法：
3.绘图
基本图表：20种
和运输方式统计表：12种。
科学图表：21种
财务图表：2种
地图：8种
3D图表：19种
报告生成：4种
数据库连接：7种
装配工具：3种
流程图：4种
添加JavaScript自定义控件：13种
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4.plotly，第一个Python，帮助您入门
将matplotlib.pyplot作为plt导入
%matplotlib内联
plotly导入
导入plotly.graph_objs as go
从plotly.offline导入init_notebook_mode，iplot
init_notebook_mode(连接=真)
导入警告
warnings.filterwarnings(“忽略”)
将numpy作为np导入
进口熊猫作为pd
普洛特利。__版本_ _
接下来，我们可以绘制一个plotly程序，看看效果如何。
x=[1，2，3，4]
y=[10，15，13，17]
trace0=go。散布(
x=x，
y=y
)
打印(跟踪0)
数据=[跟踪0]
打印(数据)
iplot(数据)
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5.可视化图表数据案例
本案例使用的数据介绍：泰坦尼克号数据、虹膜数据、飞行数据和财务数据。通过这些实际的数据分析，可以快速掌握plotly在实际工作中是如何进行数据分析的。
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6.财务数据序列图案例
你可以通过每个时间点的时序图的变化来了解股价变化的趋势，比如在金融领域。
金融数据股票价格每日趋势的统计分析。
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数据=[
走吧。散布(
x=财务[日期]，
y=金融[AAPL。高]，
AAPL。高
),
走吧。散布(
x=财务[日期]，
y=金融[AAPL。低]，
AAPL。低
)
]
布局=go。布局(
Title=金融股票价格的变化趋势
)
fig=go。图(数据=数据，布局=布局)
iplot(图)
让我们来看看这幅画。
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重点使用Plotly进行动态数据分析和进一步的数据分析。有兴趣的可以参考内容学习一下：
欢迎大家一起关注、交流、探讨！
Python数据可视化库Plotly的主要知识点如下：
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用Python plotly绘制的一些图表如下：
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更多信息，请点击：https://edu.51cto.com/course/18606.html.
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