plotly笔记--plotly库简介和简单的图形实现

不念不忘少年蓝@ 2023-07-24 11:51 26阅读 0赞

# plotly笔记–plotly库简介和简单的图形实现 #

### 文章目录 ###

*  plotly笔记--plotly库简介和简单的图形实现
 *   *  plotly介绍
     *  plotly的两种绘图方式
     *  图形的输出
     *  plotly绘图流程

***可交互的python绘图库***

## plotly介绍 ##

*  plotly是一个基于JavaScript的绘图库，plotly绘图种类多，操作简单，效果也挺不错(基于js的绘图库最大的特点就是可交互)
 *  绘图结果易于保存
 *  plotly默认绘图结果是一个HTML网页文件，通过浏览器可以查看（还可以通过pptHTML插件放在ppt中，有兴趣的小朋友们可以下去自己研究~)
 *  注：(推荐最好在jupyter notebook中使用，pycharm操作不是很方便）

## plotly的两种绘图方式 ##

*  在线绘图：在线模式需要有账号就可以云编辑。我没有账号，所有这儿就不多介绍了。。
 *  离线绘图：plotly设置为offline模式就可以直接在notebook里面显示了

## 图形的输出 ##

*  plot.offline.plot（）：使用此方法会在本地建立一个HTML文件，可以选择是否在浏览器中打开这个文件
 *  plot.offline.iplot（）：使用此方法会在jupyter notebook中直接绘图

## plotly绘图流程 ##

使用plotly绘图模块进行绘图的完整流程为：

*  导入模块
 *  添加图轨数据，例如使用Scatter函数
 *  设置图画布局，使用layout函数
 *  集成图形、布局数据
 *  绘制图形的输出，命令是offline.plot

**画一个简单的折线图为例，体会一下操作的流程**

import plotly as py
    
    import plotly.graph_objects as go
    
    # 导入graph_objs 中的子模块
    
    from plotly.graph_objs import Scatter
    
     
    
    # 使用Scatter添加图轨数据
    
    trace0 = Scatter(x=[1, 2, 3, 4], y=[11, 22, 33, 44])
    
    trace1 = Scatter(x=[1, 2, 3, 4], y=[2, 13, 42, 34, 31])
    
    # 设置图画布局，使用layout函数
    
    layout = go.Layout(title="Example", xaxis_title="key", yaxis_title="values")
    
    # 集成图形、布局数据
    
    fig = go.Figure(data=[trace0, trace1], layout=layout)
    
    # 图形展示
    
    # 方式一：直接展示
    
    # fig.show()
    
    #方式二：绘制出来的图形绘制成一个HTML文件，在浏览器中打开，filename代表路径
    
    py.offline.plot(fig,filename='ex.html'

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当然，这只是一次最最简单的绘图，后面会继续记录一些常用的图形绘制及图形细节方面的设置。

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