plotly绘图——条形图

介绍

plotly是一个易于使用，功能强大的python绘图库，用于构建可交互式的图表（可以自行运行后使用鼠标拖拽图片试试），本系列文章将介绍plotly绘制各种类型图的方法，本文将介绍——条形图

条形图

基础条形图

代码解释

• data_canada = px.data.gapminder().query("country == 'Canada'")
  这一行代码首先从Plotly库提供的gapminder数据集中筛选出与加拿大相关的数据。gapminder数据集包含了多个国家多年的经济和健康指标。使用.query()方法和条件字符串"country == ‘Canada’"来选择数据集中所有country列值为’Canada’（加拿大）的行，结果存储在变量data_canada中。
• fig = px.bar(data_canada, x='year', y='pop')
  使用px.bar()函数创建一个条形图。data_canada是筛选后的数据集，x='year’指定了横轴使用数据集中的year列，即年份，y='pop’指定了纵轴使用数据集中的pop列，即人口数量。这个条形图将展示加拿大人口在不同年份的变化情况。

import plotly.express as px
data_canada = px.data.gapminder().query("country == 'Canada'")
fig = px.bar(data_canada, x='year', y='pop')
fig.show()

圆润条形图

代码解释

• df = data.medals_wide()
  这一行代码调用了一个函数（可能是一个自定义函数或者来自某个模块的函数），该函数返回了一个DataFrame df，其中包含了国家（nation）和它们分别获得的金牌（gold）、银牌（silver）和铜牌（bronze）的数量。

• fig = go.Figure()
  这一行代码创建了一个Plotly的Figure对象，这个对象将用来存储和展示数据以及图表的布局设置。go.Figure是Plotly库中用于创建图表的起点。
  data=[ … ]

• 在Figure对象中，data参数是一个列表，包含了图表的数据层。在这个例子中，列表中包含了三个go.Bar对象，每个对象代表一种奖牌类型（金、银、铜）的数据。

• go.Bar(x=df.nation, y=df.gold, name="Gold")
  这是列表中的第一个go.Bar对象，它创建了一个条形图来表示金牌数据。x参数指定了条形图的横轴数据（国家名称），y参数指定了纵轴数据（金牌数量），name参数为这个数据层设置了名称（“Gold”），这将在图例中显示。

• go.Bar(x=df.nation, y=df.silver, name="Silver")
  类似于上面的go.Bar对象，这个对象用于表示银牌数据。

• go.Bar(x=df.nation, y=df.bronze, name="Bronze")
  同样，这个对象用于表示铜牌数据。

• layout=dict(barcornerradius=15),
  layout参数是一个字典，用于设置图表的布局属性。在这个例子中，barcornerradius=15设置了条形图角落的圆角半径为15像素，这会让条形看起来更加圆润。

import plotly.graph_objects as go