使用 Python 进行数据可视化之Plotly，互联网大厂100道Python面试题助你冲关金三银四

先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7

深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

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正文

添加交互

---

就像 Bokeh 一样，plotly 也提供了各种交互。让我们讨论其中的几个。

创建下拉菜单：下拉菜单是菜单按钮的一部分，始终显示在屏幕上。每个菜单按钮都与一个菜单小部件相关联，该小部件可以在单击该菜单按钮时显示该菜单按钮的选项。在 plotly 中，有 4 种可能的方法可以使用 updatemenu 方法来修改图表。

• restyle： 修改数据或数据属性

• relayout： 修改布局属性

• update： 修改数据和布局属性

• animate： 开始或暂停动画

例子：

import plotly.graph_objects as px

import pandas as pd

读取数据库

data = pd.read_csv(“tips.csv”)

plot = px.Figure(data=[px.Scatter(

x=data[‘day’],

y=data[‘tip’],

mode=‘markers’,)

])

添加下拉菜单

plot.update_layout(

updatemenus=[

dict(

buttons=list([

dict(

args=[“type”, “scatter”],

label=“Scatter Plot”,

method=“restyle”

),

dict(

args=[“type”, “bar”],

label=“Bar Chart”,

method=“restyle”

)

]),

direction=“down”,

),

]

)

plot.show()

输出：

添加按钮： 在 plotly 中，动作自定义按钮用于直接从记录中快速制作动作。自定义按钮可以添加到 CRM、营销和自定义应用程序中的页面布局。还有 4 种可能的方法可以应用于自定义按钮：

• restyle： 修改数据或数据属性

• relayout： 修改布局属性

• update： 修改数据和布局属性

• animate： 开始或暂停动画

例子：

import plotly.graph_objects as px

import pandas as pd

读取数据库

data = pd.read_csv(“tips.csv”)

plot = px.Figure(data=[px.Scatter(

x=data[‘day’],

y=data[‘tip’],

mode=‘markers’,)

])

添加下拉菜单

plot.update_layout(

updatemenus=[

dict(

type=“buttons”,

direction=“left”,

buttons=list([

dict(

args=[“type”, “scatter”],

label=“Scatter Plot”,

method=“restyle”

),

dict(

args=[“type”, “bar”],

label=“Bar Chart”,

method=“restyle”

)

]),

),

]

)

plot.show()

输出：

创建滑块和选择器：

在 plotly 中，范围滑块是一个自定义范围类型的输入控件。它允许在指定的最小和最大范围之间选择一个值或一个值范围。范围选择器是一种用于选择要在图表中显示的范围的工具。它提供了用于在图表中选择预配置范围的按钮。它还提供了输入框，可以手动输入最小和最大日期

例子：

import plotly.graph_objects as px

import pandas as pd

读取数据库

data = pd.read_csv(“tips.csv”)

plot = px.Figure(data=[px.Scatter(

y=data[‘tip’],

mode=‘lines’,)

])

plot.update_layout(

xaxis=dict(

rangeselector=dict(

buttons=list([

dict(count=1,

step=“day”,

stepmode=“backward”),

])

),

rangeslider=dict(

visible=True

),

)

)

plot.show()

输出：

小结

---

在本系列教程中，我们借助 Python 的四个不同绘图模块（即 Matplotlib、Seaborn、Bokeh 和 Plotly）绘制了tips 数据集。每个模块都以自己独特的方式显示情节，每个模块都有自己的一组功能，例如 Matplotlib 提供了更大的灵活性，但代价是编写更多代码，而 Seaborn 作为一种高级语言提供了允许人们通过少量代码。每个模块都可以根据我们想要完成的任务使用。

🥇 Python 进行数据可视化系列汇总

• 使用 Python 进行数据可视化之Matplotlib

• 使用 Python 进行数据可视化之Seaborn

• 使用 Python 进行数据可视化之Bokeh

• 使用 Python 进行数据可视化之Plotly

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