plotly.graph_objs的作用以及用法

时间: 2023-04-03 22:00:29 浏览: 162

python Plotly绘图工具的简单使用

Python中的Plotly是一个强大的数据可视化库，它基于JavaScript，能够创建丰富、交互式的图表，并且在Web环境中表现优秀。Plotly不仅支持静态图像输出，还能生成动态HTML网页，便于分享和展示数据。与matplotlib和seaborn不同，Plotly是一个独立的绘图库，拥有自己独特的语法和参数设置。 Plotly提供了两个主要的绘图模块：`graph_objs` 和 `expression`。`graph_objs` 类似于matplotlib，虽然在数据组织上可能更为复杂，但提供的图表样式和交互性更强。而`expression`则类似于seaborn，简化了数据处理过程，使得绘图更加便捷。使用`graph_objs`绘图时，通常需要经过几个步骤： 1. 创建轨迹（trace）对象，每个轨迹代表图形中的一个数据系列。 2. 将所有轨迹放入一个列表，构成数据集。 3. 创建`Figure`对象，将数据集作为参数传递，定义画布。 4. 使用`update_layout`方法添加额外的布局属性，如标题、坐标轴标签等。 5. 调用`show`方法展示图形。例如，以下代码展示了如何使用`graph_objs`（简称为`go`）绘制散点图： ```python import plotly.graph_objs as go df = pd.read_excel("plot.xlsx") trace0 = go.Scatter(x=df["年份"], y=df["城镇居民"], name="城镇居民") trace1 = go.Scatter(x=df["年份"], y=df["农村居民"], name="农村居民") data = [trace0, trace1] fig = go.Figure(data) fig.update_layout(title="城乡居民家庭人均收入", xaxis_title="年份", yaxis_title="人均收入（元）") fig.show() ``` 另一方面，`expression`（简称为`px`）库提供了一种更为简洁的API，可以直接调用绘图函数并自动处理数据。例如，绘制散点图的代码如下： ```python import plotly.express as px iris = pd.read_excel("iris.xlsx", sheet_name="Sheet2") fig = px.scatter(iris, x="花萼长度", y="花萼宽度", color="属种") fig.show() ``` Plotly图形的保存有两种常见方式： 1. 保存为静态图像，如PNG格式： ```python fig.write_image("scatter_plot.png") ``` 2. 保存为HTML网页，可以实现动态交互： ```python py.offline.plot(fig, filename="scatter_plot.html") ``` Plotly的强大之处在于其丰富的图形类型，包括但不限于折线图、散点图、柱状图、箱型图、热力图、3D图形等，且所有图形都支持自定义样式和交互功能。此外，Plotly还支持与其他Python库如pandas、numpy等深度集成，方便在数据分析流程中直接进行可视化操作。 Python的Plotly库为数据科学家和分析师提供了一个强大、灵活的工具，用于创建高质量的、交互式的数据可视化作品，无论是用于个人学习还是专业报告，都能极大地提升数据故事的讲述效果。

plotly.graph_objs 是 Plotly 的 Python 图形库，用于创建交互式的数据可视化图表。它提供了多种图表类型，包括散点图、线图、柱状图、热力图等等，并且可以自定义样式和布局。使用 plotly.graph_objs 可以方便地将数据转换为可视化图表，帮助用户更好地理解和分析数据。

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AttributeError: module 'plotly.graph_objs.layout.template.data' has no attribute 'Icicle'

ValueError: Invalid property specified for object of type plotly.graph_objs.Box: 'market'

AttributeError: module 'plotly.graph_objs' has no attribute 'Timeline'

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