Python3.6使用Plotly 2.0绘制散点图与线形图教程

2 下载量 149 浏览量 更新于2024-08-28 收藏 279KB PDF 举报
本文主要介绍了如何使用Python的Plotly库绘制散点图和线形图。作者使用Python3.6和Plotly版本2.0.0,并指出由于Plotly没有独立的线性图形函数,因此可以利用Scatter函数来同时绘制散点图和线性图。文中还提到了Numpy库的安装,这是Plotly绘图时可能需要的数据处理库。 在Python中,Plotly是一个强大的交互式可视化库,它支持创建各种图表,包括散点图、线形图等。为了绘制这些图形,首先需要导入必要的库,如`plotly`、`plotly.graph_objs`(简写为`go`)以及`numpy`。在本例中,`numpy.linspace`用于生成等差序列,`numpy.random.randn`则用于生成随机数据。 在绘制纯散点图的例子中,首先定义了`random_x`和三个不同的`random_y`数组,然后创建了一个Scatter对象`trace0`,通过设置`mode='markers'`来指定绘制散点图。最后,将`trace0`放入`data`列表,并调用`pyplt.plot`(Plotly的离线绘图函数)将图形保存为HTML文件,以便于查看。 对于线性图,只需要稍微修改Scatter对象的属性即可。在第二个例子中,创建了`trace1`,同样基于`random_x`和`random_y2`,但通过设置`mode='lines'`,表示我们将绘制一条线,而不是散点。其他部分与散点图的绘制过程相似,将`trace1`添加到`data`列表中,并保存为HTML文件。 通过这样的方式,Plotly允许开发者灵活地组合不同类型的图,以满足不同的可视化需求。无论是散点图,线性图,还是两者的结合,都能有效地展示数据的分布和趋势。在实际应用中,根据具体的数据和分析目的,可以进一步自定义颜色、大小、透明度等属性,使图表更具信息量和视觉吸引力。