python对excel数据可视化 plotly_Python数据可视化之Plotly

1、plotly基础知识

1.1、offline.plot和offline.iplot使用plotly.offline.plot(data,filename='file.html')函数可以在本地新建一个HTML文件，并可以选择是否在浏览器中打开这个文件。

使用py.offline.init_notebook_mode()进行初始化，利用plotly.offline.iplot函数可在Jypyter notebook直接绘图。

1.2、plotly绘图流程添加图轨数据，使用go.Scatter、go.Bar等函数

设置画图布局，使用go.Layout函数

集成图轨，布局数据，使用go.Figure函数

4.绘制输出，使用offline.plot和offline.iplot函数。

2、常见图形绘制

2.1、折线图和散点图：go.Scatter(x,y,mode,name,marker,line)：x----x轴数据

y----y轴数据

mode----线条(lines)、散点(markers)、线条加散点(markers+lines)

name----图例名称

marker/line----散点和线条的相关参数

go.Layout(title,xaxis,yaxis)title----标题

xaxis----控制x轴参数

yaxis----控制y轴参数

legend----设置图例位置和字体

2.2、柱状图：go.Bar(x,y,marker,opacity)：x----x轴数据

y----y轴数据

marker----设置图形的参数

opacity----透明度若需要制作柱状簇图，则制作多个分类图轨，并形成列表即可。若需要制作堆叠柱状图，则制作多个图轨，并形成列表。布局设置添加参数barmode='stack'。

2.3、直方图go.Histogram(x,y,marker)：

2.4、饼图go.Pie(x,y,hole,textfont)：

3、图形设置

3.1、多图表多图表其实画多个画图轨迹就可以了。

3.2双坐标轴双坐标轴则layout增加yaxis2参数，例如：yaxis2=dict(title='税收收入',overlaying='x',side='right')

3.3、多子图多子图需要设置subplot。from plotly import tools

fig=tools.make_subplots(rows=2,cols=1)

3.fig.append_trace(trace1,1,1)>fig.append_trace(trace2,2,1)

4.fig['layout'].update(height= ,width= ,title=' ')’