Python数据可视化之美:专业图表绘制指南(全彩),python数据分析绘图

　　1. plotly 介绍

　　Plotly是一个非常著名和强大的开源数据可视化框架。通过构建交互式图表并基于浏览器显示以web格式显示信息，您可以创建多达十个漂亮的图表和地图。

　　使用jupyter notebook作为数据分析的开发工具。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，创建了一个新的动态可视化开源模块Plotly。

　　因为Plotly是动态的，美观的，好用的，品种丰富的。

　　Plotly可以说是Python中绘制图表时最顶级的绘制方法。

　　先看plotly官网上的数据可视化效果图。我们在这里删减了一些效果，但是它非常强大，而且它还支持数据/图像的在线编辑。

　　2. plotly 两种方式绘制图表

　　Plotly是一个混合系统，集成了菜单操作在线绘图和代码离线绘图的方法。使用在线模式时，使用plotly时，需要在官网注册个人账号，设置个人密码。

　　在线：将你的视觉图像储存在网站上，便于分享和储存。

　　离线：直接在本地生成可视化图像，简单易用。(推荐离线方式，便于查看和阅读)

　　本文主要从Python的角度分析plotly的绘图原理和方法。3. plotly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：两种

　　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：三种类型

　　流程图：4种

　　向JavaScript添加自定义控件：13种类型

　　4. 第一个Python 的plotly ，带你入门

　　importmatplotlib . pyplotasplt % matplotlibinlinineimportployimportplotly . graph _ objsasgofromplotly . offline importinit _ ed=true)importwarningwarnings . filter warnings)importnumpyasNPimporrt

　　接下来，我们画一个plotly程序，看看有什么效果。

　　X=[ 1，2，3，4] y=[ 10，15，13，17] tracking 0=go.scatter (x，y=y)print)trace 0)data=[tracking 0]print)

　　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、光圈数据、飞行数据和财务数据。通过这些实际的数据分析，我们可以快速了解plotly在实际工作中是如何进行数据分析的。

　　6. 金融数据 时序图案例

　　股价变化的趋势可以通过时序图的变化来了解，比如金融板块。

　　分析金融数据的每日股价变化趋势。

　　数据=[去。散点图]，x=财务[日期]，y=财务[AAPL。高]，名字=AAPL。高’)，go.scatter

　　用Plotly重点做动态数据分析，再重点做数据分析。如果有兴趣，请参考内容学习：

　　请大家一起关注、交流、探讨！

　　Python 数据可视化库Plotly 主要知识点如下：

　　针对使用Python plotly 绘制的部分图表如下：

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