数据可视化分析2.1

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Plotly部分

Plotly的安装

Plotly比较新,没有包含在anaconda环境中,需要单独安装。
Pycharm或者anaconda找到Plotly点击install安装即可。

可以在终端输入:pip3 install plotly
可以在命令行输入:pip install plotly
可以在anaconda环境中安装:conda install plotly
如果下载速度慢可以使用清华源:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple plotly

检查是否安装成功

import plotly
from plotly import __version__
print(__version__)

这里显示版本即表示安装成功,我用的是4.14.3版本。

利用Plotly绘制第一张图

使用离线版本:plotly.offline
最简单的绘制方式:iplot([数据])plotiplot最大区别在于是不是创建一个新的网页来显示图表,后面会演示。
首先看看iplot模式。

from plotly.offline import download_plotlyjs, init_notebook_mode, plot, iplot
dic1 = {
    
      'x':[1,2,3,4],
        'y':[1,3,5,8]
       }
iplot([dic1])
# 可以试试plot([dic1])感受区别

在这里插入图片描述

可以看到,使用plotly绘制出来的图和matplotlib绘制的明显区别是:
1、图表中的数据可以显示出具体数值(可交互性);
2、右上角有很多对图片细节进行查看的工具(扩展性)。

尝试大量数据的绘制

利用go.Scatter存放数据

import plotly.graph_objects as go
import numpy as np
import random
x = np.random.randn(30)
y = np.random.randn(30)
go.Scatter(x=x,y=y)

当数据比较多,往往会先把数据存放在go.Scatter内,再集中调用。
在这里插入图片描述

调取go.Scatter数据绘制散点图

iplot([go.Scatter(x=x,y=y)])
# iplot([数据]),注意这里数据是放在中括号内

在这里插入图片描述
这样的数据是非常乱的,实际上我们只需要绘制散点图,这里需要设置模式:mode='markers'

iplot([go.Scatter(x=x,y=y,mode='markers')])

在这里插入图片描述
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