Python3.6使用Plotly 2.0绘制散点图与线形图教程

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。