python使用Plotly绘图工具绘制散点图、线形图

yipeiwu_com5年前Python基础

今天在研究Plotly绘制散点图的方法,供大家参考,具体内容如下

使用Python3.6 + Plotly

Plotly版本2.0.0

在开始之前先说说,还需要安装库Numpy,安装方法在我的另一篇博客中有写到:python3.6下Numpy库下载与安装图文教程

因为Plotly没有自己独立的线性图形函数,所以把线性图形与散点图形全部用一个函数实现

这个函数是Scatter函数

下面举几个简单的例子

先画一个纯散点图,代码如下:

import plotly
import plotly.graph_objs as go
import numpy
 
pyplt = plotly.offline.plot #使用离线模式
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
#上面是一些随机数据
trace0 = go.Scatter(
 x = random_x,
 y = random_y0,
 mode = 'markers', # 绘制纯散点图
 name = 'markers' # 图例名称
)
data = [trace0]
pyplt(data, filename='tmp/scatter_diagram.html')#html放置的位置

运行程序会得到如下图所示图形

接下来我们画一个线性图,数据还是之前的数据。看看是什么样子,代码如下

import plotly
import plotly.graph_objs as go
import numpy
 
 
pyplt = plotly.offline.plot #使用离线模式
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', # 线性图
 name = 'lines'
)
data = [trace1]
pyplt(data, filename='tmp/line.html')

我们会得到如下图所示的线形图

下面我们把线性图,和散点图合到一起

import plotly
import plotly.graph_objs as go
import numpy
pyplt = plotly.offline.plot #使用离线模式
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', # 散点+线的绘图
 name = 'lines+markers'
)
data = [trace1]
pyplt(data, filename='tmp/add.html')

得到如下图所示图例

三个图在一张图中表示的例子

import plotly
import plotly.graph_objs as go
import numpy
pyplt = plotly.offline.plot #使用离线模式
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', # 纯散点的绘图
 name = 'markers' # 曲线名称
)
trace1 = go.Scatter(
 x = random_x,
 y = random_y1,
 mode = 'lines+markers', # 散点+线的绘图
 name = 'lines+markers'
)
trace2 = go.Scatter(
 x = random_x,
 y = random_y2,
 mode = 'lines', # 线的绘图
 name = 'lines'
)
data = [trace0,trace1,tarace2]
pyplt(data, filename='tmp/all.html')

得到如下图

可以看到,三个图,绘制在一张图上了!

也可以对样式进行设置下面看个例子,改变一下颜色,代码如下:

import plotly
import plotly.graph_objs as go
import numpy
pyplt = plotly.offline.plot #使用离线模式
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', # 纯散点图
 name = 'markers', # 曲线名称
 marker = dict(
 size = 10, # 设置点的宽度
 color = 'rgba(255, 182, 193, .9)', #设置曲线的颜色
 line = dict(
  width = 2, # 设置线条的宽度
  color = 'rgb(0, 255, 0)' #设置线条的颜色
 )
 )
)
data = [trace0]
pyplt(data, filename='tmp/style.html')

marker的参数设置很重要,设置颜色color,大小size

line设置线条宽度width,color 设置线条颜色等

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

Python对象与引用的介绍

Python对象与引用的介绍

对象 Python 中,一切皆对象。每个对象由:标识(identity)、类型(type)、value(值)组成。 1. 标识用于唯一标识对象,通常对应于对象在计算机内存地址。使用...

详解Python中的文本处理

字符串 -- 不可改变的序列 如同大多数高级编程语言一样,变长字符串是 Python 中的基本类型。Python 在“后台”分配内存以保存字符串(或其它值),程序员不必为此操心。Pyth...

pytorch之添加BN的实现

pytorch之添加BN的实现

pytorch之添加BN层 批标准化 模型训练并不容易,特别是一些非常复杂的模型,并不能非常好的训练得到收敛的结果,所以对数据增加一些预处理,同时使用批标准化能够得到非常好的收敛结果,这...

matplotlib简介,安装和简单实例代码

matplotlib简介,安装和简单实例代码

官网介绍: Matplotlib is a Python 2D plotting library which produces publication quality figures i...

Python实现提取谷歌音乐搜索结果的方法

本文实例讲述了Python实现提取谷歌音乐搜索结果的方法。分享给大家供大家参考。具体如下: Python的简单脚本,用于提取谷歌音乐搜索页面中的歌曲信息,包括歌曲名,作者,专辑名,现在链...