最强的Python可视化神器,你有用过么?
数据分析离不开数据可视化,我们最常用的就是Pandas,Matplotlib,Pyecharts当然还有Tableau,看到一篇文章介绍Plotly制图后我也跃跃欲试,查看了相关资料开始尝试用它制图。
1、Plotly
Plotly是一款用来做数据分析和可视化的在线平台,功能非常强大,可以在线绘制很多图形比如条形图、散点图、饼图、直方图等等。
而且还是支持在线编辑,以及多种语言Python、Javascript、Matlab、R等许多API。
它在Python中使用也很简单,直接用Pip Install Plotly就可以了。
推荐最好在Jupyter notebook中使用,Pycharm操作不是很方便。
使用Plotly可以画出很多媲美Tableau的高质量图:
Plotly制图
我尝试做了折线图、散点图和直方图,首先导入库:
from plotly.graph_objs import Scatter,Layout
import plotly
import plotly.offline as py
import numpy as np
import plotly.graph_objs as go
#setting offilne 离线模式
plotly.offline.init_notebook_mode(connected=True)
上面几行代码主要是引用一些库,Plotly有在线和离线两种模式,在线模式需要有账号可以云编辑。
我选用的离线模式,Plotly设置为Offline模式就可以直接在Notebook里面显示了。
2、制作折线图
N = 100
random_x = np.linspace(0,1,N)
random_y0 = np.random.randn(N)+5
random_y1 = np.random.randn(N)
random_y2 = np.random.randn(N)-5#Create traces
trace0 = go.Scatter(x = random_x,y = random_y0,mode = 'markers',name = 'markers'
)
trace1 = go.Scatter(x = random_x,y = random_y1,mode = 'lines+markers',name = 'lines+markers'
)
trace2 = go.Scatter(x = random_x,y = random_y2,mode = 'lines',name = 'lines'
)
data = [trace0,trace1,trace2]
py.iplot(data)
折线图
随机设置4个参数,一个x轴的数字和三个y轴的随机数据,制作出三种不同类型的图。
Trace0是Markers,Trace1是Lines和Markers,Trace3是Lines。
然后把三种图放在Data这个列表里面,调用py.iplot(data)即可。绘制的图片系统默认配色也挺好看的~/
3、制作散点图
trace1 = go.Scatter(y = np.random.randn(500),mode = 'markers',marker = dict(size = 16,color = np.random.randn(500),colorscale = 'Viridis',showscale = True)
)
data = [trace1]
py.iplot(data)
把Mode设置为Markers就是散点图,然后Marker里面设置一组参数,比如颜色的随机范围,散点的大小,还有图例等等。
4、直方图
trace0 = go.Bar(x = ['Jan','Feb','Mar','Apr', 'May','Jun','Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec'],y = [20,14,25,16,18,22,19,15,12,16,14,17],name = 'Primary Product',marker=dict(color = 'rgb(49,130,189)')
)
trace1 = go.Bar(x = ['Jan','Feb','Mar','Apr', 'May','Jun','Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec'],y = [19,14,22,14,16,19,15,14,10,12,12,16],name = 'Secondary Product',marker=dict(color = 'rgb(204,204,204)')
)
data = [trace0,trace1]
py.iplot(data)
直方图是我们比较常用的一种图形,Plotly绘制直方图的方式跟我们在Pandas里面设置的有点类似,它们非常直观的体现了不同月份两个生产力之间的差异。
上面的制图只是Plotly的冰山一角,都是一些最基本的用法,它还有很多很酷的用法和图形,尤其是跟Pandas结合画的图非常漂亮。
比如一些股票的K线图,大家有兴趣可以研究研究~
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