Python plotly库介绍
一、引言
在数据可视化领域,Python提供了众多强大的库。其中,plotly是一个功能强大、交互式的可视化库,可以创建各种类型的图表,包括线图、散点图、柱状图、饼图、3D图表等。它不仅提供了美观的可视化效果,还支持交互式操作,使得用户可以更加深入地探索数据。本文将详细介绍plotly库的特点、安装方法、基本用法以及一些高级功能,并给出了各功能对应的示例程序。
二、plotly库的特点
1. 交互式可视化
plotly生成的图表是交互式的,用户可以通过鼠标悬停、缩放、平移等操作来探索数据。例如,在散点图中,鼠标悬停在某个数据点上时,可以显示该点的详细信息。
- 支持多种交互方式,如点击、拖拽、选择等,用户可以根据自己的需求进行定制。
2. 多种图表类型
提供了丰富的图表类型,包括线图、散点图、柱状图、饼图、面积图、热力图、3D图表等,可以满足不同数据可视化的需求。
- 可以轻松地创建组合图表,将多种图表类型组合在一起,展示更复杂的数据关系。
3. 美观的可视化效果
提供了多种主题和配色方案,可以根据不同的需求选择合适的可视化风格。支持自定义图表的外观,如字体、颜色、线条样式等,使得用户可以创建出个性化的图表。
4. 易于使用
plotly的API设计简洁明了,易于上手。即使是没有编程经验的用户,也可以通过简单的代码实现数据可视化。提供了丰富的文档和示例,用户可以参考这些资源快速掌握plotly的使用方法。
5. 支持多种数据格式
可以接受多种数据格式,如Pandas、DataFrame、NumPy数组、列表等,方便用户进行数据处理和可视化。
- 支持从文件中读取数据,如CSV、Excel等,使得用户可以直接使用现有的数据进行可视化。
三、安装plotly库
plotly库可以通过pip进行安装,在命令行中输入以下命令即可:
pip install plotly
安装完成后,可以在Python脚本中导入plotly库进行使用。
四、基本用法
1. 导入plotly库
import plotly.graph_objects as go
import plotly.express as px
2. 创建图表
使用plotly.express模块可以快速创建各种类型的图表。例如,创建一个简单的线
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
fig = px.line(x=x, y=y)
fig.show()
上述代码首先生成了一组数据x和y,然后使用 px.line函数创建了一个线图,并通过 fig.show()函数显示图表。
3. 自定义图表
可以通过设置各种参数来自定义图表的外观和行为。例如,设置图表的标题、坐标轴标签、线条颜色等:
fig = px.line(x=x, y=y, title='Sin(x) Curve', labels={'x': 'X Axis', 'y': 'Y Axis'}, line_color='red')
fig.show()
4. 组合图表
plotly可以将多种图表类型组合在一起,创建更复杂的可视化效果。例如,创建一个包含线图和散点图的组合图表:
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Scatter(x=x, y=y1, mode='lines', name='Sin(x)'))
fig.add_trace(go.Scatter(x=x, y=y2, mode='lines+markers', name='Cos(x)'))
fig.show()
上述代码首先生成了两组数据 y1 和 y2 ,然后使用go.Figure 创建一个空的图表对象,接着通过add_trace方法分别添加了一个线图和一个散点图,并设置了图表的名称。最后通过fig.show()函数显示图表。
五、高级功能
1. 3D图表
plotly支持创建3D图表,可以展示三维数据的分布情况。例如,创建一个3D散点图。
import numpy as np
x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)
z = np.random.randn(100)
fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(x=x, y=y, z=z, mode='markers')])
fig.show()
上述代码首先生成了三组随机数据x 、 y和 z ,然后使用go.Scatter3d创建了一个3D散点图,并通过fig.show()函数显示图表。
2. 动画效果
plotly 可以创建带有动画效果的图表,展示数据随时间的变化情况。例如,创建一个带有动画效果的线图:
import numpy as np
import plotly.express as px
t = np.linspace(0, 10, 100)
x = np.sin(t)
y = np.cos(t)
fig = px.line(x=x, y=y, animation_frame=t)
fig.show()
上述代码首先生成了一组时间数据t和两组随时间变化的数据x和y,然后使用px.line函数创建了一个线图,并设置animation_frame参数为时间数据t,使得图表带有动画效果。最后通过 fig.show()函数显示图表。
3. 地图可视化
plotly支持地图可视化,可以展示地理数据的分布情况。例如,创建一个世界地图,并用颜色表示不同国家的人口数量:
import plotly.express as px
df = px.data.gapminder().query("year == 2007")
fig = px.choropleth(df, locations="iso_alpha", color="pop",
hover_name="country", range_color=[0, 1000000000],
color_continuous_scale=px.colors.sequential.Plasma)
fig.show()
上述代码首先使用px.data.gapminder()函数加载了一个包含世界各国人口数据的数据集,然后使用px.choropleth函数创建了一个世界地图,并设置了地图的颜色、鼠标悬停显示的信息等参数。最后通过fig.show()函数显示图表。
六、总结
plotly是一个功能强大、交互式的可视化库,提供了丰富的图表类型、美观的可视化效果和易于使用的API。通过本文的介绍,相信读者已经对plotly库有了更深入的了解,并能够使用它进行数据可视化。在实际应用中,可以根据不同的数据类型和需求选择合适的图表类型和功能,以实现更加直观、有效的数据可视化效果。
相关文章:
Python plotly库介绍
一、引言 在数据可视化领域,Python提供了众多强大的库。其中,plotly是一个功能强大、交互式的可视化库,可以创建各种类型的图表,包括线图、散点图、柱状图、饼图、3D图表等。它不仅提供了美观的可视化效果,还支持交互式…...
go编程中yaml的inline应用
下列代码,设计 Config 和 MyConfig 是为可扩展 Config,同时 Config 作为公共部分可保持变化。采用了匿名的内嵌结构体,但又不希望 yaml 结果多出一层。如果 MyConfig 中的 Config 没有使用“yaml:",inline"”修饰,则读取…...

手机实时提取SIM卡打电话的信令声音-智能拨号器的双SIM卡切换方案
手机实时提取SIM卡打电话的信令声音 --智能拨号器app的双SIM卡切换方案 一、前言 在蓝牙电话的方案中,由于采用市场上的存量手机来做为通讯呼叫的载体,而现在市面上大部分的手机都是“双卡双待单通”手机,简称双卡双待手机。即在手机开机后…...

探索Python WebSocket新境界:picows库揭秘
文章目录 探索Python WebSocket新境界:picows库揭秘第一部分:背景介绍第二部分:picows库概述第三部分:安装picows库第四部分:简单库函数使用方法第五部分:场景应用第六部分:常见Bug及解决方案第…...

2024年11月24日Github流行趋势
项目名称:FreeCAD 项目维护者:wwmayer, yorikvanhavre, berndhahnebach, chennes, WandererFan等项目介绍:FreeCAD是一个免费且开源的多平台3D参数化建模工具。项目star数:20,875项目fork数:4,117 项目名称࿱…...

NewStar CTF week5 Crypto wp
easy_ecc ecc的模板题,稍加推理就会发现c1mc2*k因此做一个减法就行,需要注意的点是c1,c2必须放到ecc里面过一道才能出正确结果 k 86388708736702446338970388622357740462258632504448854088010402300997950626097 p 644088904089909773124499208053…...
vue3+antd注册全局v-loading指令
文章目录 1. 创建指令文件2. 全局注册3. 使用 1. 创建指令文件 src/directives 在directives中创建如下文件 src│─directives│ index.ts└─loadingindex.tsindex.vuedirectives/ index.ts export * from ./loadingdirectives/loading/index.ts import { createApp } f…...

初试无监督学习 - K均值聚类算法
文章目录 1. K均值聚类算法概述2. k均值聚类算法演示2.1 准备工作2.2 生成聚类用的样本数据集2.3 初始化KMeans模型对象,并指定类别数量2.4 用样本数据训练模型2.5 用训练好的模型生成预测结果2.6 输出预测结果2.7 可视化预测结果 3. 实战小结 1. K均值聚类算法概述…...

捉虫笔记(七)-再探谁把系统卡住了
捉虫笔记(七)-再探谁把系统卡住 1、内核调试 在实体物理机上,内核调试的第一个门槛就是如何建立调试链接。 这里我选择的建立网络连接进行内核调试。 至于如何建立网络连接后续文章再和大家分享。 2、如何分析 在上一篇文章中,我们…...

【Linux课程学习】:《简易版shell实现和原理》 《哪些命令可以让子进程执行,哪些命令让shell执行(内键命令)?为什么?》
🎁个人主页:我们的五年 🔍系列专栏:Linux课程学习 🌷追光的人,终会万丈光芒 🎉欢迎大家点赞👍评论📝收藏⭐文章 目录 打印命令行提示符(PrintCommandLin…...

2024年11月27日Github流行趋势
项目名称:screenshot-to-code 项目维护者:abi clean99 sweep-ai kachbit vagusX项目介绍:通过上传截图将其转换为整洁的代码(支持HTML/Tailwind/React/Vue)。项目star数:62,429项目fork数:7,614…...

Java中的线程池使用详解
文章目录 Java中的线程池使用详解一、引言二、线程池的创建与使用1、线程池的创建1.1、FixedThreadPool(固定大小线程池)1.2、CachedThreadPool(可缓存线程池)1.3、SingleThreadExecutor(单线程化线程池)1.…...

Redis(概念、IO模型、多路选择算法、安装和启停)
一、概念 关系型数据库是典型的行存储数据库,存在的问题是,按行存储的数据在物理层面占用的是连续存储空间,不适合海量数据存储。 Redis在生产中使用的最多的是用作数据缓存。 服务器先在缓存中查询数据,查到则返回,…...

计算机网络 第4章 网络层
计算机网络 (第八版)谢希仁 第 4 章 网络层4.2.2 IP地址**无分类编址CIDR**IP地址的特点 4.2.3 IP地址与MAC地址4.2.4 ARP 地址解析协议4.2.5 IP数据报的格式题目2:IP数据报分片与重组题目:计算IP数据报的首部校验和(不正确未改) …...

Java学习笔记--继承方法的重写介绍,重写方法的注意事项,方法重写的使用场景,super和this
目录 一,方法的重写 二,重写方法的注意事项 三,方法重写的使用场景 四,super和this 1.继承中构造方法的特点 2.super和this的具体使用 super的具体使用 this的具体使用 一,方法的重写 1.概述:子类中有一个和父类…...
高级java每日一道面试题-2024年11月27日-JVM篇-JVM的永久代中会发生垃圾回收么?
如果有遗漏,评论区告诉我进行补充 面试官: JVM的永久代中会发生垃圾回收么? 我回答: 在Java虚拟机(JVM)的历史版本中,确实存在一个称为“永久代”(Permanent Generation, 或者简称PermGen)的内存区域。永久代主要用…...

Spring Boot教程之十: 使用 Spring Boot 实现从数据库动态下拉列表
使用 Spring Boot 实现从数据库动态下拉列表 动态下拉列表(或依赖下拉列表)的概念令人兴奋,但编写起来却颇具挑战性。动态下拉列表意味着一个下拉列表中的值依赖于前一个下拉列表中选择的值。一个简单的例子是三个下拉框,分别显示…...

基于混合ABC和A*算法复现
基于混合ABC和A*算法复现 一、背景介绍二、算法原理(一)A*算法原理(二)人工蜂群算法原理(三)混合ABC和A*算法策略 三、代码实现(一)数据准备(二)关键函数实现…...

狂野飙车8+(Asphalt 8+) for Mac 赛车竞速游戏 安装教程
Mac分享吧 文章目录 狂野飙车8(Asphalt 8) for Mac 赛车竞速游戏软件 效果图展示一、狂野飙车8(Asphalt 8) 赛车竞速游戏 Mac电脑版——v2.1.11️⃣:下载软件2️⃣:安装软件2.1 左侧安装包拖入右侧文件夹中,等待安装完成,运行软件…...
网络技术-VRRP(虚拟路由冗余协议)部署介绍
一、VRRP的含义 VRRP(Virtual Router Redundancy Protocol,虚拟路由冗余协议)是一种高度可靠的路由器备用协议,用于在局域网内部提供路由器冗余。 其部署方式主要是通过多个路由器组成一个虚拟路由器组,通过协议选…...

基于距离变化能量开销动态调整的WSN低功耗拓扑控制开销算法matlab仿真
目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.算法仿真参数 5.算法理论概述 6.参考文献 7.完整程序 1.程序功能描述 通过动态调整节点通信的能量开销,平衡网络负载,延长WSN生命周期。具体通过建立基于距离的能量消耗模型&am…...
rknn优化教程(二)
文章目录 1. 前述2. 三方库的封装2.1 xrepo中的库2.2 xrepo之外的库2.2.1 opencv2.2.2 rknnrt2.2.3 spdlog 3. rknn_engine库 1. 前述 OK,开始写第二篇的内容了。这篇博客主要能写一下: 如何给一些三方库按照xmake方式进行封装,供调用如何按…...

【人工智能】神经网络的优化器optimizer(二):Adagrad自适应学习率优化器
一.自适应梯度算法Adagrad概述 Adagrad(Adaptive Gradient Algorithm)是一种自适应学习率的优化算法,由Duchi等人在2011年提出。其核心思想是针对不同参数自动调整学习率,适合处理稀疏数据和不同参数梯度差异较大的场景。Adagrad通…...

Appium+python自动化(十六)- ADB命令
简介 Android 调试桥(adb)是多种用途的工具,该工具可以帮助你你管理设备或模拟器 的状态。 adb ( Android Debug Bridge)是一个通用命令行工具,其允许您与模拟器实例或连接的 Android 设备进行通信。它可为各种设备操作提供便利,如安装和调试…...

中南大学无人机智能体的全面评估!BEDI:用于评估无人机上具身智能体的综合性基准测试
作者:Mingning Guo, Mengwei Wu, Jiarun He, Shaoxian Li, Haifeng Li, Chao Tao单位:中南大学地球科学与信息物理学院论文标题:BEDI: A Comprehensive Benchmark for Evaluating Embodied Agents on UAVs论文链接:https://arxiv.…...
基于服务器使用 apt 安装、配置 Nginx
🧾 一、查看可安装的 Nginx 版本 首先,你可以运行以下命令查看可用版本: apt-cache madison nginx-core输出示例: nginx-core | 1.18.0-6ubuntu14.6 | http://archive.ubuntu.com/ubuntu focal-updates/main amd64 Packages ng…...

【2025年】解决Burpsuite抓不到https包的问题
环境:windows11 burpsuite:2025.5 在抓取https网站时,burpsuite抓取不到https数据包,只显示: 解决该问题只需如下三个步骤: 1、浏览器中访问 http://burp 2、下载 CA certificate 证书 3、在设置--隐私与安全--…...

华为云Flexus+DeepSeek征文|DeepSeek-V3/R1 商用服务开通全流程与本地部署搭建
华为云FlexusDeepSeek征文|DeepSeek-V3/R1 商用服务开通全流程与本地部署搭建 前言 如今大模型其性能出色,华为云 ModelArts Studio_MaaS大模型即服务平台华为云内置了大模型,能助力我们轻松驾驭 DeepSeek-V3/R1,本文中将分享如何…...

学校时钟系统,标准考场时钟系统,AI亮相2025高考,赛思时钟系统为教育公平筑起“精准防线”
2025年#高考 将在近日拉开帷幕,#AI 监考一度冲上热搜。当AI深度融入高考,#时间同步 不再是辅助功能,而是决定AI监考系统成败的“生命线”。 AI亮相2025高考,40种异常行为0.5秒精准识别 2025年高考即将拉开帷幕,江西、…...
#Uniapp篇:chrome调试unapp适配
chrome调试设备----使用Android模拟机开发调试移动端页面 Chrome://inspect/#devices MuMu模拟器Edge浏览器:Android原生APP嵌入的H5页面元素定位 chrome://inspect/#devices uniapp单位适配 根路径下 postcss.config.js 需要装这些插件 “postcss”: “^8.5.…...