《Plotly 在 Python 中的使用指南》

《Plotly 在 Python 中的使用指南》

plotly_book plotly for R book 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pl/plotly_book

1. 项目介绍

cpsievert/plotly_book 是一个开源项目，旨在展示如何使用 Plotly 库在 Python 中创建交互式图表。Plotly 是一个强大的图表和可视化库，支持超过 40 种图表类型，并且可以轻松集成到网页中，提供丰富的交互功能。

2. 项目快速启动

首先，确保你已经安装了 Plotly 库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install plotly

接下来，你可以使用以下代码快速启动一个简单的交互式图表：

import plotly.express as px

# 准备数据
data = px.data.gapminder().query("country=='Canada'")
fig = px.line(data, x='year', y='pop')

# 显示图表
fig.show()

这段代码将创建一个展示加拿大人口随时间变化的折线图。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 散点图

使用散点图来展示两个变量的关系，例如温度和降雨量：

import plotly.express as px

# 准备数据
data = px.data.gapminder().query("country=='Canada'")
fig = px.scatter(data, x='year', y='pop', size='pop', color='lifeExp', hover_data=['country'])

# 显示图表
fig.show()

3.2 饼图

饼图可以用来显示各部分占整体的比例，例如不同国家的 GDP 占比：

import plotly.express as px

# 准备数据
data = px.data.gapminder().query("country=='Canada'")
fig = px.pie(data, names='country', values='pop')

# 显示图表
fig.show()

3.3 地图

地图用于展示地理数据，例如各国的 GDP：

import plotly.express as px

# 准备数据
data = px.data.gapminder().query("country=='Canada'")
fig = px.choropleth(data, locations='iso_alpha',
                    color='pop',
                    hover_name='country',
                    animation_frame='year',
                    range_color=(0.0, 1000000))

# 显示图表
fig.show()

4. 典型生态项目

Plotly 的生态系统包含了多个项目和库，以下是一些典型的项目：

• Dash: 用于创建交互式网页应用。
• Plotly.js: 用于 JavaScript 的 Plotly 库。
• Orca: 用于生成静态图像的工具。

通过这些项目和库，你可以将 Plotly 集成到各种应用和环境中，实现丰富的数据可视化。

plotly_book plotly for R book 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pl/plotly_book