python plotly实例分析

Python Plotly是一种数据可视化工具，可以用于创建交互式图表和可视化数据。它是一个开源的Python库，可以生成各种图表和图形，包括散点图、线图、条形图、饼图、热力图、气泡图等等。以下是几个Python Plotly实例的分析：

1. 散点图

散点图是一种常用的数据可视化类型，它可以用于展示两个变量之间的关系。以下是一个Python Plotly散点图的示例代码：

import plotly.express as px
df = px.data.iris()
fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species")
fig.show()

这个代码创建了一个散点图，展示了鸢尾花的萼片宽度和萼片长度之间的关系，颜色编码表示不同的物种。

2. 线图

线图是一种用于展示数据随时间变化的趋势的图表类型。以下是一个Python Plotly线图的示例代码：

import plotly.express as px
df = px.data.gapminder().query("country=='China'")
fig = px.line(df, x="year", y="gdpPercap")
fig.show()

这个代码创建了一个线图，展示了中国的人均GDP随时间变化的趋势。

3. 条形图

条形图是一种常用的图表类型，可以用于展示分类数据的比较。以下是一个Python Plotly条形图的示例代码：

import plotly.graph_objects as go
fig = go.Figure(data=[go.Bar(x=['A', 'B', 'C'], y=[1, 3, 2])])
fig.show()

这个代码创建了一个条形图，展示了三个类别的数据的比较。

4. 饼图

饼图是一种用于展示数据占比的图表类型。以下是一个Python Plotly饼图的示例代码：

import plotly.graph_objects as go
labels = ['Oxygen','Hydrogen','Carbon_Dioxide','Nitrogen']
values = [4500, 2500, 1053, 500]
fig = go.Figure(data=[go.Pie(labels=labels, values=values)])
fig.show()

这个代码创建了一个饼图，展示了四种气体的占比情况。

5. 热力图

热力图是一种用于展示数据密度的图表类型。以下是一个Python Plotly热力图的示例代码：

import plotly.express as px
df = px.data.iris()
fig = px.density_heatmap(df, x="sepal_width", y="sepal_length")
fig.show()

这个代码创建了一个热力图，展示了鸢尾花萼片宽度和萼片长度的密度分布情况。