多维数据可视化：用Plotly制作平行坐标图与雷达图（技巧总结）

# 1. 多维数据可视化的基础概念

在信息技术高度发达的今天，数据已经成为了企业决策和个人判断的重要依据。但是，传统的数据表达方式，如数字表格、文本报告，往往不能直观地展现数据间的关系。因此，多维数据可视化应运而生，它以图形的方式将复杂的数据转化为人类能够直观理解的信息。

多维数据可视化是指将数据集中的多个变量通过图形方式展示出来的技术。它不仅能够展示数据的大小，更能够展示变量之间的关系、趋势，甚至是变量随时间的变化。这种直观的展示方式对于数据分析、结果解释、决策制定等都有着不可替代的作用。

本章将从基础概念入手，解释多维数据可视化的意义、应用场景以及它在数据处理中的重要性。随后，我们将深入探讨多维数据可视化中常见的平行坐标图和雷达图，它们是如何帮助我们更好地理解和分析数据的。

# 2. Plotly库与数据可视化

## 2.1 Plotly简介

### 2.1.1 Plotly库的安装与导入
Plotly是一个强大的、开源的数据可视化Python库。它允许用户通过声明性的方式轻松地创建复杂、可交互的图表。Plotly图表可以在线通过其官方网站展示，也可以本地导出为多种格式。

要安装Plotly库，您可以使用pip命令：

pip install plotly

安装完成后，您可以在Python脚本中导入它：

import plotly

### 2.1.2 Plotly的基本图表类型
Plotly支持各种图表类型，包括但不限于散点图、线形图、条形图、饼图、箱型图、热力图、3D图表等。以下是一些基本图表类型的简单示例：

import plotly.graph_objs as go

# 散点图
trace0 = go.Scatter(
    x=[1, 2, 3],
    y=[10, 11, 12],
    mode='markers',
    name='Markers'
)

# 线形图
trace1 = go.Scatter(
    x=[1, 2, 3],
    y=[10, 11, 12],
    mode='lines',
    name='Lines'
)

data = [trace0, trace1]
layout = go.Layout(title='Basic Plotly Example')
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
fig.show()

在上面的代码中，我们创建了一个散点图和一个线形图，然后把它们组合在一起，并展示了这个组合图表。

## 2.2 平行坐标图的理论基础

### 2.2.1 平行坐标图的定义和应用场景
平行坐标图是多维数据可视化的一种技术，它允许对具有多个属性的数据集进行可视化。在平行坐标图中，每个维度都在一个垂直的轴上表示，这些轴平行排列。数据的每个实例通过一条折线在这些轴之间进行连接，这样可以轻松地观察到多个维度之间的关系。

平行坐标图通常用于数据科学、统计分析、模式识别等领域。比如，在分析股票市场数据时，可以使用平行坐标图来显示不同股票价格随时间的变化。

### 2.2.2 平行坐标图的数据结构
在创建平行坐标图时，数据通常被组织成表格形式，每一行代表一个数据点，每一列代表一个维度或变量。对于Plotly来说，这些数据可以转换为一个或多个轨迹（trace）对象。

例如，以下数据结构适合用于创建平行坐标图：

| Data ID | Feature 1 | Feature 2 | Feature 3 | ... | Feature N |
|---------|-----------|-----------|-----------|-----|-----------|
| Data 1 | Value1_1 | Value1_2 | Value1_3 | ... | Value1_N |
| Data 2 | Value2_1 | Value2_2 | Value2_3 | ... | Value2_N |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| Data M | ValueM_1 | ValueM_2 | ValueM_3 | ... | ValueM_N |

其中，`Data ID`代表数据点的唯一标识符，而`Feature`列则代表不同的数据维度。

## 2.3 雷达图的理论基础

### 2.3.1 雷达图的定义和应用场景
雷达图（又称为星形图或蜘蛛网图）是一种用于展示多变量数据的图表类型。它特别适合展示数据集中的每个实例相对于中心点的变化或性能。每个轴代表一个属性或指标，而轴上的点表示数据实例在该轴上的值。

雷达图常用于金融分析、体育统计、业务性能分析等领域。比如，可以使用雷达图来展示不同运动员的技术统计数据，以比较他们在不同技能上的表现。

### 2.3.2 雷达图的数据结构
构建雷达图的数据结构与平行坐标图类似，通常也是以表格形式组织数据。每一行代表一个数据点，每一列代表一个维度。在Plotly中，这些数据点被转换为雷达图的轨迹（trace）。

下面是一个雷达图所需数据结构的示例：

| Data ID | Metric 1 | Metric 2 | Metric 3 | ... | Metric N |
|---------|-----------|-----------|-----------|-----|-----------|
| Data 1 | Value1_1 | Value1_2 | Value1_3 | ... | Value1_N |
| Data 2 | Value2_1 | Value2_2 | Value2_3 | ... | Value2_N |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| Data M | ValueM_1 | ValueM_2 | ValueM_3 | ... | ValueM_N |

`Data ID` 是每个数据点的唯一标识符，而 `Metric` 列则是不同的度量指标。

# 3. 平行坐标图的实践应用

## 3.1 Plotly中平行坐标图的绘制
### 3.1.1 平行坐标图的基本参数设置
在本节中，我们将展示如何使用Plotly来创建一个基础的平行坐标图。首先，确保已经安装了Plotly库并导入所需的模块。

import plotly.express as px

接下来，使用Plotly的`px.parallel_coordinates`函数创建平行坐标图。这里我们使用内置的汽车数据集作为示例：

df = px.data.tips()
fig = px.parallel_coordinates(df, color="day", labels={"total_bill": "Total Bill", "tip": "Tip"})
fig.show()

在上面的代码中，我们首先加载了示例数据集`tips`，然后调用`parallel_coordinates`函数来绘制平行坐标图。`color`参数用于给数据点上色，以便区分不同的类别；`labels`参数则用于自定义轴标签。

### 3.1.2 高级定制：轴的自定义与交互性增强
为了进一步定制平行坐标图，我们可以调整轴的属性来增强其交互性和视觉效果。

fig.update_layout(
    title