Python数据可视化:顶级绘图库plotly

python绘图blog

fp = '/datasdc_3421/cgh/mix_preprocess/max_score'

df = pd.read_csv(fp, names=['test', 'max_score'], sep=' ')

import plotly
import plotly.graph_objs as go

max_score_list = df['max_score'].values

plotly.offline.init_notebook_mode(connected=True)
data = [go.Histogram(x=max_score_list, histnorm='probability')]
plotly.offline.iplot({
    "data": data,
    "layout": go.Layout(title="max score with ringtone repository")
})
import pandas as pd
import plotly
import plotly.graph_objs as go

f = open('not_and_same_percent')
src = f.readlines()
f.close()
same_score = []
not_same_score = []
for line in src:
    not_same_score.append(float(line.strip().split()[0]))
    same_score.append(float(line.strip().split()[1]))
    


plotly.offline.init_notebook_mode(connected=True)
data = [go.Histogram(x=same_score), go.Histogram(x=not_same_score)]
plotly.offline.iplot({
    "data": data,
    "layout": go.Layout(title="fq2fq_1k")
})

 有史以来最牛逼的绘图工具,没有之一 
      plotly是现代平台的敏捷商业智能和数据科学库,它作为一款开源的绘图库,可以应用于Python、R、MATLAB、Excel、JavaScript和jupyter等多种语言,主要使用的js进行图形绘制,实现过程中主要就是调用plotly的函数接口,底层实现完全被隐藏,便于初学者的掌握。

      下面主要从Python的角度来分析plotly的绘图原理及方法:

安装plotly:
      使用pip来安装plotly库,如果机器上没有pip,需要先进行pip的安装,这里主要介绍plotly的安装。

$ pip install plotly 
or 
$ sudo pip install plotly 
or update
$ pip install plotly --upgrade



输出方式:
在线: 
      将你的可视化图像保存到网站上,便于共享和保存。

import plotly.plotly as py
import plotly.graph_objs as go

py.sign_in('DemoAccount', '2qdyfjyr7o') # 注意:这里是plotly网站的用户名和密码

trace = go.Bar(x=[2, 4, 6], y= [10, 12, 15])
data = [trace]
layout = go.Layout(title='A Simple Plot', width=800, height=640)
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)

py.image.save_as(fig, filename='a-simple-plot.png')

from IPython.display import Image
Image('a-simple-plot.png')


离线: 
      直接在本地生成可视化图像,便于使用。

# -*- coding:utf-8 -*-

import plotly.plotly
import plotly.graph_objs as go

trace = go.Box(
    x=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
)
data = [trace]
plotly.offline.plot(data)  # 离线方式使用:offline


plotly绘图:
基本图表:20种
统计和海运方式图: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
连接数据库:7种
拟合工具:3种
流动图表:4种
JavaScript添加自定义控件:13种

关注公众号 海量干货等你
原文地址:https://www.cnblogs.com/sowhat1412/p/12734313.html