python使用Plotly繪圖工具繪制散點(diǎn)圖、線形圖

更新時(shí)間：2019年04月02日 14:15:46 作者：成都-王帥

這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python使用Plotly繪圖工具繪制散點(diǎn)圖、線形圖，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

今天在研究Plotly繪制散點(diǎn)圖的方法，供大家參考，具體內(nèi)容如下

使用Python3.6 + Plotly

Plotly版本2.0.0

在開始之前先說(shuō)說(shuō)，還需要安裝庫(kù)Numpy，安裝方法在我的另一篇博客中有寫到：python3.6下Numpy庫(kù)下載與安裝圖文教程

因?yàn)镻lotly沒(méi)有自己獨(dú)立的線性圖形函數(shù)，所以把線性圖形與散點(diǎn)圖形全部用一個(gè)函數(shù)實(shí)現(xiàn)

這個(gè)函數(shù)是Scatter函數(shù)

下面舉幾個(gè)簡(jiǎn)單的例子

先畫一個(gè)純散點(diǎn)圖，代碼如下：

import plotly
import plotly.graph_objs as go
import numpy
 
pyplt = plotly.offline.plot #使用離線模式
N = 100
random_x = numpy.linspace(0, 1, N)
random_y0 = numpy.random.randn(N)+5
random_y1 = numpy.random.randn(N)
random_y2 = numpy.random.randn(N)-5
#上面是一些隨機(jī)數(shù)據(jù)
trace0 = go.Scatter(
 x = random_x,
 y = random_y0,
 mode = 'markers', # 繪制純散點(diǎn)圖
 name = 'markers' # 圖例名稱
)
data = [trace0]
pyplt(data, filename='tmp/scatter_diagram.html')#html放置的位置

運(yùn)行程序會(huì)得到如下圖所示圖形

接下來(lái)我們畫一個(gè)線性圖，數(shù)據(jù)還是之前的數(shù)據(jù)?？纯词鞘裁礃幼樱a如下

import plotly
import plotly.graph_objs as go
import numpy
 
 
pyplt = plotly.offline.plot #使用離線模式
N = 100
random_x = numpy.linspace(0, 1, N)
random_y0 = numpy.random.randn(N)+5
random_y1 = numpy.random.randn(N)
random_y2 = numpy.random.randn(N)-5
trace1 = go.Scatter(
 x = random_x,
 y = random_y2,
 mode = 'lines', # 線性圖
 name = 'lines'
)
data = [trace1]
pyplt(data, filename='tmp/line.html')

我們會(huì)得到如下圖所示的線形圖

下面我們把線性圖，和散點(diǎn)圖合到一起

import plotly
import plotly.graph_objs as go
import numpy
pyplt = plotly.offline.plot #使用離線模式
N = 100
random_x = numpy.linspace(0, 1, N)
random_y0 = numpy.random.randn(N)+5
random_y1 = numpy.random.randn(N)
random_y2 = numpy.random.randn(N)-5
trace1 = go.Scatter(
 x = random_x,
 y = random_y1,
 mode = 'lines+markers', # 散點(diǎn)+線的繪圖
 name = 'lines+markers'
)
data = [trace1]
pyplt(data, filename='tmp/add.html')

得到如下圖所示圖例

三個(gè)圖在一張圖中表示的例子

import plotly
import plotly.graph_objs as go
import numpy
pyplt = plotly.offline.plot #使用離線模式
N = 100
random_x = numpy.linspace(0, 1, N)
random_y0 = numpy.random.randn(N)+5
random_y1 = numpy.random.randn(N)
random_y2 = numpy.random.randn(N)-5
trace0 = go.Scatter(
 x = random_x,
 y = random_y0,
 mode = 'markers', # 純散點(diǎn)的繪圖
 name = 'markers' # 曲線名稱
)
trace1 = go.Scatter(
 x = random_x,
 y = random_y1,
 mode = 'lines+markers', # 散點(diǎn)+線的繪圖
 name = 'lines+markers'
)
trace2 = go.Scatter(
 x = random_x,
 y = random_y2,
 mode = 'lines', # 線的繪圖
 name = 'lines'
)
data = [trace0,trace1,tarace2]
pyplt(data, filename='tmp/all.html')

得到如下圖

可以看到，三個(gè)圖，繪制在一張圖上了！

也可以對(duì)樣式進(jìn)行設(shè)置下面看個(gè)例子，改變一下顏色，代碼如下：

import plotly
import plotly.graph_objs as go
import numpy
pyplt = plotly.offline.plot #使用離線模式
N = 100
random_x = numpy.linspace(0, 1, N)
random_y0 = numpy.random.randn(N)+5
random_y1 = numpy.random.randn(N)
random_y2 = numpy.random.randn(N)-5
trace0 = go.Scatter(
 x = random_x,
 y = random_y0,
 mode = 'markers', # 純散點(diǎn)圖
 name = 'markers', # 曲線名稱
 marker = dict(
 size = 10, # 設(shè)置點(diǎn)的寬度
 color = 'rgba(255, 182, 193, .9)', #設(shè)置曲線的顏色
 line = dict(
  width = 2, # 設(shè)置線條的寬度
  color = 'rgb(0, 255, 0)' #設(shè)置線條的顏色
 )
 )
)
data = [trace0]
pyplt(data, filename='tmp/style.html')