Plotly is one of the commonly used Python Library for data visualization. In this post you will learn how you can use the Plotly effectively

来源： 如何使用Plotly创建有效的数据可视化-我的数据之路

如何使用PLOTLY创建有效的数据可视化

数据可视化是数据分析的一个重要方面，因为它以有效的方式提供见解并向受众传达信息。在Python中创建交互式数据可视化的一个流行工具是Plotly。凭借其用户友好的界面和多样化的图表功能，Plotly在数据科学家和分析师中都很受欢迎。

在这篇博客文章中，我们将探索如何使用Plotly来创建具有视觉吸引力和有效的数据可视化。我们还将涵盖Pandas、Bokeh、NumPy和Flask等主题，所有这些都是在Python中处理数据的基本工具。

所以让我们潜入吧。

1.什么是数据可视化？

数据可视化是数据和信息的图形表示。这是一种以视觉和直观的方式呈现复杂信息的方法，使其更容易理解和分析。数据可视化有助于识别可能不容易通过原始数据看到的趋势、模式和关系。

通过创建数据的可视化表示，我们可以更好地理解数据可以提供的见解，使其成为企业、研究人员和数据科学家的强大工具。

在这篇文章中，我们将使用Python Plotly探索数据可视化及其实际用途的重要性。

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2.数据可视化的实际用途

数据可视化对于以可理解的格式传达复杂数据至关重要。它用于各种行业，如商业、医疗保健、金融和教育等。

在商业中，数据可视化可用于向利益相关者和决策者显示财务数据、销售业绩或营销分析。在医疗保健领域，数据可视化可以帮助医疗专业人员监控患者结果并识别疾病爆发的趋势。在金融领域，它可用于跟踪投资组合和评估风险。

此外，数据可视化在教育中被广泛使用，以帮助学生理解复杂的数据和概念。它还用于科学研究，以表示数据，如实验结果，并识别模式或趋势。

总体而言，数据可视化具有广泛的实际应用，对于任何想要理解复杂数据的人来说都是一个有价值的工具。

3.数据可视化如何提供帮助？

数据可视化可以在许多方面提供帮助，例如更容易理解复杂的数据集，识别数据中的模式和关系，以及向他人传达见解。它允许我们以可视化和互动的方式探索数据，这可以揭示仅仅通过查看原始数据可能无法立即显现的见解。

数据可视化对于向非技术利益相关者展示数据特别有用，因为它使更广泛的受众可以访问和理解见解。此外，数据可视化可以让我们看到不同场景或变量对数据的影响，从而有助于决策。

4.数据可视化的历史

数据可视化有着悠久的历史，可以追溯到17世纪，当时一位名叫William Playfair的苏格兰工程师创建了一些第一批图表和图形来代表经济数据。

从那时起，随着新技术的出现和数据科学领域的发展，数据可视化发生了巨大的变化。

今天，数据可视化用于各种领域，从商业和金融到科学和工程，以帮助人们更好地理解和解释复杂的数据。

5.在数据可视化中使用Python

由于其易用性、灵活性和强大的库，Python已成为一种流行的数据可视化编程语言。它提供了几个库，如Matplotlib、Seaborn、Plotly和Bokeh，使用户能够创建具有交互性和视觉吸引力的情节。

Python与Pandas、NumPy和Scikit-learn等其他数据科学库的集成，使其成为数据分析和可视化的完美工具。此外，Python在数据科学社区中越来越受欢迎，这导致了许多基于Python的Web框架的开发，如Flask和Django，这些框架有助于基于数据可视化的交互式和动态Web应用程序的创建。

6.用于数据分析的Python库

图书馆在数据分析中至关重要，因为它们提供了各种工具和功能，使分析过程更加高效。

在Python中，有几个库通常用于数据分析，包括：

NumPy

NumPy是Python中科学计算的基本库，为大型多维数组和矩阵提供支持。它包括广泛的数学函数，并支持数组操作。

熊猫

Pandas是一个流行的数据操作库，提供易于使用的数据结构和数据分析工具，用于处理结构化数据。它建立在NumPy之上，为数据清理、处理和准备提供了工具。

马特普洛特利卜

Matplotlib是Python中广泛使用的数据可视化库，允许用户在Python中创建广泛的静态、动画和交互式可视化。它提供了创建折线图、散点图、条形图等的工具。

海上出生

Seaborn是一个基于Matplotlib的Python数据可视化库，为创建信息丰富且有吸引力的统计图形提供了一个高级界面。它包括用于可视化单变量和双变量数据、回归分析等的工具。

bokeh

Bokeh是一个Python库，用于在Web浏览器中创建交互式数据可视化。它提供了创建散点图、折线图、条形图等的工具，并允许用户轻松创建复杂的交互式可视化。

剧情

Plotly是Python中一个流行的数据可视化库，提供交互式和高度可定制的可视化。它包括用于创建折线图、散点图、条形图、饼图、框图等的工具。Plotly的关键优势之一是它能够创建可以嵌入网页和笔记本的交互式可视化。

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7.为什么是 Plotly

Plotly是一个基于网络的数据可视化平台，允许用户创建和共享交互式图表和图形。它是一个强大而灵活的工具，用于为数据分析创建具有视觉吸引力和信息丰富的可视化。

Plotly的主要好处之一是它的交互性。使用Plotly创建的图表和图形可以由查看器进行操作，允许他们以更动态的方式探索数据。这种交互性对数据探索特别有用，因为它允许用户深入到特定的数据点，并对基础数据有更详细的了解。

Plotly的另一个关键优势是它能够处理大型数据集。Plotly建立在JavaScript库D3.js之上，该库旨在处理大量数据并创建高性能可视化。这意味着，即使在使用大型数据集时，Plotly也可以快速高效地生成可视化。

Plotly也是高度可定制的，有多种选项可以自定义图表和图形的外观和感觉。用户可以调整一切，从可视化中使用的颜色和字体到图表中单个元素的布局和样式。

Plotly是一个开源平台，这意味着用户可以访问一个庞大而活跃的开发人员和用户社区，他们不断创建和共享新的可视化和工具。这种社区驱动的方法确保了Plotly仍然是数据可视化的尖端工具，并一直在添加新的特性和功能。

8.如何安装Plotly

要开始使用Plotly，您首先需要安装它。根据您的编程环境和操作系统，有不同的方法来安装Plotly。以下是使用pip为Python环境安装Plotly的步骤：

打开命令提示符或终端，然后输入以下命令：

pip install plotly

安装完成后，将Plotly库导入到您的Python代码中：

import plotly.graph_objs as go

要使用Plotly，您需要在Plotly网站上注册一个免费帐户。一旦您拥有帐户，您就可以生成API密钥以用于Python代码。

要生成API密钥，请转到您的Plotly帐户设置，然后单击“API密钥”选项卡。复制“API密钥”和“用户名”值，并将其粘贴到您的Python代码中，如下所示：

import plotly.graph_objs as go

plotly_username = 'your_plotly_username'
plotly_api_key = 'your_plotly_api_key'

# Set the credentials for Plotly
go.tools.set_credentials_file(username=plotly_username, api_key=plotly_api_key)

# Create a simple line chart
trace = go.Scatter(x=[1, 2, 3, 4, 5], y=[1, 4, 9, 16, 25])
data = [trace]
layout = go.Layout(title='My First Plotly Chart')
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
fig.show()

现在，您可以创建第一个Plotly可视化。
以下是创建简单折线图的示例代码：

python my_plotly_chart.py

将代码保存在Python文件中，例如“my_plotly_chart.py”。使用以下命令在命令提示符或终端中运行代码：

代码的输出将是一个新的浏览器窗口，显示您的第一个Plotly图表。

9.如何使用Plotly创建图表

线图

线图是一种常见的数据可视化类型，用于显示随时间趋势。在Plotly中，创建折线图很简单。您可以使用plotly.graph_objs模块创建跟踪，这是一个描述数据及其可视化方式的对象。

以下是在Python中使用Plotly创建简单折线图的示例代码片段：

import plotly.graph_objs as go

# Create data
x_values = [1, 2, 3, 4, 5]
y_values = [1, 4, 9, 16, 25]

# Create trace
trace = go.Scatter(
    x=x_values,
    y=y_values,
    mode='lines'
)

# Create layout
layout = go.Layout(
    title='Line Chart Example'
)

# Create figure
fig = go.Figure(data=[trace], layout=layout)

# Show figure
fig.show()

在本例中，我们首先导入plotly.graph_objs模块，并定义x_values和y_values列表，以分别表示x轴和y轴数据。然后，我们使用go.Scatter函数创建一个跟踪，传递x和y值，以及设置为lines的mode参数，以指示我们想要一个折线图。

接下来，我们用go.Layout函数定义布局，设置title参数以给图表一个标题。最后，我们创建一个go.Figure对象，传递跟踪和布局，并调用show方法来显示图表。

线图对于可视化随时间的趋势或比较多个数据系列非常有用。Plotly提供各种自定义选项，使您的折线图更具视觉吸引力和信息量，例如添加标记、更改线条颜色和样式以及添加注释。

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条形图

条形图是一种使用矩形条表示数据的图表，每条的长度与它所代表的值成正比。Plotly为创建交互式条形图提供了一个易于使用的界面。要使用Plotly创建基本条形图，您可以首先导入必要的库，创建数据集并定义布局。

import plotly.graph_objs as go

# Create a dataset
data = [go.Bar(
            x=['Apples', 'Oranges', 'Bananas'],
            y=[40, 30, 50]
    )]

# Define the layout
layout = go.Layout(
    title='Fruit Sales',
    xaxis=dict(title='Fruit'),
    yaxis=dict(title='Number of Sales')
)

# Create the figure
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)

# Display the chart
fig.show()

在本例中，我们创建一个包含三个水果及其各自销售数字的数据集，然后使用此数据创建条形图。我们还用标题、轴标签和其他属性定义了图表的布局。最后，我们创建图形并显示图表。

Plotly为条形图提供了各种自定义选项，例如更改条形图的颜色、宽度和方向，以及添加错误条和注释。使用这些工具，您可以创建动态和信息丰富的条形图，以有效地传达您的数据。

直方图

直方图是可视化数据集分布的好方法。使用Plotly，可以轻松创建和自定义适合您需求的直方图。

要使用Plotly创建直方图，您需要使用go.Histogram函数。此函数接受一个数据集和一些可选参数，例如垃圾箱数量和条形图的颜色。

这里有一个例子：

import plotly.graph_objs as go
import numpy as np

# Create a random dataset
data = np.random.normal(size=1000)

# Create a histogram
hist = go.Histogram(x=data, nbinsx=30, marker_color='#008080')

# Set the layout
layout = go.Layout(title='Histogram Chart', xaxis=dict(title='Value'), yaxis=dict(title='Frequency'))

# Create the figure
fig = go.Figure(data=hist, layout=layout)

# Display the figure
fig.show()

在本例中，我们首先使用NumPy的random.normal函数创建一个随机数据集。然后，我们使用go.Histogram函数创建一个具有30个箱和蓝绿色的直方图图。我们还使用thegogo.Layout功能设置图表的标题和轴标签。最后，我们使用图表和布局创建一个Figure对象，并使用show方法显示它。

使用Plotly，您可以通过更改条形图的颜色、调整箱大小以及添加注释或其他绘图元素来进一步自定义直方图。

饼图

饼图是以易于理解和视觉上吸引人的方式表示数据的绝佳方式。使用Plotly，创建饼图是一个简单的过程。

首先，导入必要的库，包括plotly.graph_objects：

import plotly.graph_objects as go

然后，创建在饼图中表示的数据。例如，假设我们有关于杂货店出售的水果数量的数据：

fruits = ['Apples', 'Oranges', 'Bananas', 'Grapes']
quantity = [25, 20, 15, 10]

接下来，使用go.Pie创建一个饼图对象，并将数据分配给它：

fig = go.Figure(data=[go.Pie(labels=fruits, values=quantity)])

最后，使用show显示饼图：

fig.show()

该代码将生成一个基本饼图，显示杂货店出售的每种水果的数量。您可以使用go.Pie对象的各种属性添加标题、标签等来自定义图表。

总体而言，使用Plotly创建饼图是直观表示数据的一种简单有效的方法。

盒子图

框图是用于显示一组数据的分布的图形。它提供了一种总结和比较不同组或数据集的方法。在框图中，绘制一个框来表示第一和第三四分位数之间的数据，并在中位数处绘制一条线。胡须是从盒子延伸到最高值和最低值的线，这些值仍然在四分位数间范围的1.5倍以内（第一和第三四分位数之间的差异）。此范围之外的点被视为异常值，并单独绘制。

使用Plotly，创建框图就像调用px模块的box方法一样简单。

这里有一个例子：

import plotly.express as px
import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
fig = px.box(data, x='Category', y='Value', color='Category')
fig.show()

在本例中，我们正在读取一个包含不同类别数据的CSV文件，然后创建一个框图，显示每个类别的Value列的分布。我们还按类别对盒子进行着色，以便更容易比较分布。

您可以通过调整各种参数来自定义情节的外观，例如盒子的宽度、胡须的颜色和轴的范围。Plotly提供了广泛的定制选项，可以轻松创建满足您需求的框图。

小提琴情节

小提琴图类似于盒子图，因为它用于可视化数据的分布，但它也显示了数据的密度。当您想比较单个图中多个组的分布时，它非常有用。

要使用Plotly创建小提琴图，我们可以使用graph_objs模块中的violin跟踪类型。我们从导入必要的模块并创建一些示例数据开始：

import plotly.graph_objs as go
import numpy as np

np.random.seed(123)
x = np.random.choice(['Group A', 'Group B'], size=50)
y = np.random.normal(size=50)

接下来，我们使用go.Violin功能创建小提琴情节，并传递我们的数据：

fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Violin(x=x, y=y, box_visible=True, meanline_visible=True))

在这里，我们将x和y参数设置为数据，并将box_visible和meanline_visible设置为True，以分别显示框图和均值线。

我们还可以通过设置填充颜色、线条颜色和不透明度等各种参数来自定义绘图：

fig.update_traces(
    marker=dict(size=8, color='black'),
    box=dict(visible=True),
    line=dict(color='black'),
    showlegend=False,
    opacity=0.6,
    side='positive',
    width=0.8,
)

在这里，我们设置了标记大小和颜色、框可见性、线条颜色、图例可见性和不透明度。我们还将side参数设置为positive，以仅显示小提琴情节的右半部分，并将width参数设置为0.8以调整小提琴情节的宽度。

最后，我们可以添加轴标题并更新布局：

fig.update_layout(
    title='Violin Plot',
    xaxis_title='Group',
    yaxis_title='Value'
)

这将为x轴和y轴的情节和轴标题添加标题。

就是这样！我们现在有一个使用Plotly定制的小提琴情节。

结论

数据可视化是探索和交流数据见解的强大工具。Plotly是一个流行的Python库，可以轻松地为各种应用程序创建高质量的交互式可视化。从折线图到小提琴图，Plotly提供了一套多样化的可视化选项供您选择。通过遵循这篇文章中概述的步骤，您可以开始使用Plotly，并为自己的项目创建有效的数据可视化。

关键要点：

1. 数据可视化是探索和交流数据见解的重要工具。
2. Python为数据分析和可视化提供了广泛的库，包括Plotly。
3. Plotly是使用Python创建交互式可视化的强大工具。
4. 不同类型的绘图适用于不同类型的数据，因此为您的项目选择正确的可视化类型很重要。
5. 在Plotly的帮助下，您可以创建有效的数据可视化，使其易于理解和传达来自数据的见解。

使用Plotly FAQ创建有效的数据可视化：

1.什么是数据可视化？

数据可视化是以图形或可视化形式表示数据和信息的过程，有助于轻松理解数据中的模式、关系和趋势。

2.为什么数据可视化很重要？

数据可视化很重要，因为它让人们更容易理解复杂的数据和信息。它使识别在表格或原始数据中可能不明显的模式、趋势和关系变得更加容易。

3.什么是Plotly？

Plotly是一个用于创建交互式数据可视化的Python库。它提供广泛的图表类型和自定义选项，使其成为数据科学家和分析师的热门选择。

4.我如何安装Plotly？

要安装Plotly，您可以使用pip，这是Python的软件包管理器。只需打开命令提示符或终端窗口，然后键入“pip install plotly”即可安装。

5.我可以用Plotly创建哪些类型的图表？

您可以使用Plotly创建各种类型的图表，包括折线图、条形图、直方图、饼图、框图和小提琴图。

6.盒子情节和小提琴情节有什么区别？

框图显示一组数据通过其四分位数的分布，而小提琴图显示数据的密度。

7.我可以将Plotly与其他编程语言一起使用吗？

是的，Plotly不仅限于Python，可以与其他编程语言一起使用，如R和JavaScript。

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