基于plotly的动态可视化绘图,plotly实时绘图
Plotly是一个非常强大的开源数据可视化框架。它通过构建基于HTML的交互式图表来显示信息，并可以创建各种形式的漂亮图表。本文将使用Plotly库绘制五种常见的动态交互图表，有兴趣的可以了解一下。
00-1010启动动画太阳图平行类别平行坐标图比例尺图表和指标数据可以帮助我们描述世界，解释我们的想法，展示我们的成就，但如果只有繁琐的文字和数字，我们往往很难抓住观众的眼球。而且很多时候，一张漂亮的视力表足以说上千言万语。本文将介绍基于Plotly的五种可视化方法，你会发现原来可视化不仅可以用直方图和箱线图，还可以如此动态、美观，甚至可以交互。
讲故事是数据科学家的一项重要技能。为了表达我们的想法并说服他人，我们需要有效的沟通。而漂亮的可视化是完成这个任务的绝佳工具。
本文将介绍五种非常规的可视化技术，它们可以让你的数据故事更加美观有效。这里会用到Python的Plotly图形库(也可以通过R使用)，让你轻松生成动画图表和交互图表。
那么，Plotly有什么好处呢？Plotly具有很强的集成能力：可以与Jupyter笔记本配合使用，嵌入网站，与Dash——完全集成，dash ——是一个构建仪表盘和分析应用程序的优秀工具。
目录
如果您还没有安装Plotly，只需在您的终端上运行以下命令来完成安装：
pip安装计划
安装完成后，开始使用！
启动
在研究这个或那个指标的演变时，我们经常会涉及到时间数据。Plotly动画工具只需要一行代码就可以让人们观看数据随时间的变化，如下图所示：
代码如下：
将plotly.express导入为px
从vega_datasets导入数据
df=data.disasters()
df=df[df。1990年]
fig=px.bar(df，
y=实体，
x=死亡，
animation_frame=年，
方向=h ，
range_x=[0，df。Deaths.max()]，
color=Entity )
#改善美观(尺寸、网格等。)
图.更新布局(宽度=1000，
身高=800，
xaxis_showgrid=False，
yaxis_showgrid=False，
paper_bgcolor=rgba(0，0，0，0)，
plot_bgcolor=rgba(0，0，0，0)，
title_text=自然灾害的演变，
showlegend=False)
fig.update_xaxes(title_text=死亡人数)
图. update_yaxes(title_text= )
图显示()
只要你有一个要过滤的时间变量，几乎任何图表都可以被动画化。以下是散点图的动画示例：
将plotly.express导入为px
df=px.data.gapminder()
fig=px.scatter(
df，
x=gdpPercap ，
y=lifeExp ，
animation_frame=年，
大小=流行，
color=洲，
hover_name=国家，
log_x=True，
size_max=55，
range_x=[100，100000]，
range_y=[2
5, 90],
# color_continuous_scale=px.colors.sequential.Emrld
)
fig.update_layout(width=1000,
height=800,
xaxis_showgrid=False,
yaxis_showgrid=False,
paper_bgcolor=rgba(0,0,0,0),
plot_bgcolor=rgba(0,0,0,0))
太阳图
太阳图（sunburst chart）是一种可视化 group by 语句的好方法。如果你想通过一个或多个类别变量来分解一个给定的量，那就用太阳图吧。
假设我们想根据性别和每天的时间分解平均小费数据，那么相较于表格，这种双重 group by 语句可以通过可视化来更有效地展示。
这个图表是交互式的，让你可以自己点击并探索各个类别。你只需要定义你的所有类别，并声明它们之间的层次结构（见以下代码中的 parents 参数）并分配对应的值即可，这在我们案例中即为 group by 语句的输出。
import plotly.graph_objects as goimport plotly.express as px
import numpy as np
import pandas as pd
df = px.data.tips()
fig = go.Figure(go.Sunburst(
labels=["Female", "Male", "Dinner", "Lunch", Dinner , Lunch ],
parents=["", "", "Female", "Female", Male, Male],
values=np.append(
df.groupby(sex).tip.mean().values,
df.groupby([sex, time]).tip.mean().values),
marker=dict(colors=px.colors.sequential.Emrld)),
layout=go.Layout(paper_bgcolor=rgba(0,0,0,0),
plot_bgcolor=rgba(0,0,0,0)))
fig.update_layout(margin=dict(t=0, l=0, r=0, b=0),
title_text=Tipping Habbits Per Gender, Time and Day)
fig.show()
现在我们向这个层次结构再添加一层：
为此，我们再添加另一个涉及三个类别变量的 group by 语句的值。
import plotly.graph_objects as goimport plotly.express as px
import pandas as pd
import numpy as np
df = px.data.tips()
fig = go.Figure(go.Sunburst(labels=[
"Female", "Male", "Dinner", "Lunch", Dinner , Lunch , Fri, Sat,
Sun, Thu, Fri , Thu , Fri , Sat , Sun , Fri , Thu
],
parents=[
"", "", "Female", "Female", Male, Male,
Dinner, Dinner, Dinner, Dinner,
Lunch, Lunch, Dinner , Dinner ,
Dinner , Lunch , Lunch
],
values=np.append(
np.append(
df.groupby(sex).tip.mean().values,
df.groupby([sex,
time]).tip.mean().values,
),
df.groupby([sex, time,
day]).tip.mean().values),
marker=dict(colors=px.colors.sequential.Emrld)),
layout=go.Layout(paper_bgcolor=rgba(0,0,0,0),
plot_bgcolor=rgba(0,0,0,0)))
fig.update_layout(margin=dict(t=0, l=0, r=0, b=0),
title_text=Tipping Habbits Per Gender, Time and Day)
fig.show()
平行类别
另一种探索类别变量之间关系的方法是以下这种流程图。你可以随时拖放、高亮和浏览值，非常适合演示时使用。
代码如下：
import plotly.express as pxfrom vega_datasets import data
import pandas as pd
df = data.movies()
df = df.dropna()
df[Genre_id] = df.Major_Genre.factorize()[0]
fig = px.parallel_categories(
df,
dimensions=[MPAA_Rating, Creative_Type, Major_Genre],
color="Genre_id",
color_continuous_scale=px.colors.sequential.Emrld,
)
fig.show()
平行坐标图
平行坐标图是上面的图表的连续版本。这里，每一根弦都代表单个观察。这是一种可用于识别离群值（远离其它数据的单条线）、聚类、趋势和冗余变量（比如如果两个变量在每个观察上的值都相近，那么它们将位于同一水平线上，表示存在冗余）的好用工具。
代码如下：
import plotly.express as pxfrom vega_datasets import data
import pandas as pd
df = data.movies()
df = df.dropna()
df[Genre_id] = df.Major_Genre.factorize()[0]
fig = px.parallel_coordinates(
df,
dimensions=[
IMDB_Rating, IMDB_Votes, Production_Budget, Running_Time_min,
US_Gross, Worldwide_Gross, US_DVD_Sales
],
color=IMDB_Rating,
color_continuous_scale=px.colors.sequential.Emrld)
fig.show()
量表图和指示器
量表图仅仅是为了好看。在报告 KPI 等成功指标并展示其与你的目标的距离时，可以使用这种图表。
指示器在业务和咨询中非常有用。它们可以通过文字记号来补充视觉效果，吸引观众的注意力并展现你的增长指标。
import plotly.graph_objects as gofig = go.Figure(go.Indicator(
domain = {x: [0, 1], y: [0, 1]},
value = 4.3,
mode = "gauge+number+delta",
title = {text: "Success Metric"},
delta = {reference: 3.9},
gauge = {bar: {color: "lightgreen"},
axis: {range: [None, 5]},
steps : [
{range: [0, 2.5], color: "lightgray"},
{range: [2.5, 4], color: "gray"}],
}))
fig.show()
到此这篇关于Python使用Plotly绘制常见5种动态交互式图表的文章就介绍到这了,更多相关Python Plotly图表内容请搜索盛行IT软件开发工作室以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持盛行IT软件开发工作室！
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