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项目五:
—Plotly应用(用户画像数据可视化)
目录
CONTENTS
1
项目概述
继Matplotlib、Pyecharts之后,本项目介绍Plotly绘图库。与Matplotlib和Pyecharts相比,Plotly与Pyecharts都可实现非常炫酷的绘图效果,也具有它独有的特点。Plotly在基本图表、地图、3D图表、多子图、动画效果、交互控件等方面都非常优秀,是功能非常全面的绘图包,学习和使用Plotly是非常有必要的。
本项目融合Plotly基础知识与综合绘图与一体,着重介绍Plotly常用图表的绘制,并结合综合应用对所学内容进行练习,熟练掌握本项目内容。
本项目具体工作如下:
1.Plotly简介;
2.Plotly绘图模块graph_objs和express;
3.Plotly常用图表绘制。
项目概述
2
学习目标
任务目标
现如今Plotly在国内的用户量并不是十分庞大,但是Plotly丰富的功能和精美的图表,在大数据可视化众多包中表现出色,相比Matplotlib具有更精美的图表,相对Pyecharts具有更强的交互性,并且绘制出的交互式图表更易共享。
通过本项目的学习,了解Plotly并掌握Plotly安装与入门使用、Plotly常用图表绘制、Plotly绘制多图等,具备Plotly大数据可视化的基本技能,拓展大数据专业素养。
3
Plotly绘制柱状图
任务描述
本任务学习的是Plotly在2016年增加的Python接口,使得更多的Python用户可以使用Plotly绘制图表,而不需要花费大量精力学习JavaScript等知识。通过对Plotly简介、特点、安装入门、基本用法进行讲解与实践,初步了解Plotly并展现Plotly绘图风格,激发学习大数据可视化课程的兴趣与积极性。
通过学习本任务内容,掌握Plotly两种绘图模块的入门操作以及柱状图、层叠柱状图、并列柱状图、水平柱状图、连续颜色柱状图等图形绘制,掌握柱状图主要参数含义,深入理解Plotly两种绘图模块绘图步骤与原理,并通过练习题将所学知识巩固应用。
知识与技能
Plotly的基础图表目前有19种,包括散点图、线形图、柱状图、饼图、泡沫图、点状图、填充面积图、水平条形图、甘特图、旭日图、表、桑基图、树形图等;16种统计图表,21种科学图表,8种财务图表,13种地图,13种3D图表,6种人工智能和机器学习图表,4种生物信息学图表,除此之外还提供了很多其他图表,随着Plotly的不断升级与发展,以及需求的不断增加,会出现越来越多的图表格式供用户使用。
Plotly是使用plotly.js制作的,支持多种语言,如R、MATLAB、Python、JavaScript、F#等,目前,Python发展迅猛,并且已经超过Java,成为最热的语言,在大数据、数据分析、人工智能、数据挖掘等领域均有涉及,故本书介绍Plotly的PythonAPI接口。
Plotly既有Matplotlib的稳定和灵活,也有Pyecharts具有的精致与优雅,可以生成图片文件,也可以生成HTML文件,能够将绘制好的交互式图表分享给他人,同样也支持3D图表,分享的交互式图表是JavaScript脚本,所有的图表、互动、动画等都是Python调用函数生成的、
一、Plotly简介
知识与技能
Plotly常用的绘图模块有两个,graph_objs和express,我们将随机使用这两个绘图模块进行绘图,逐步掌握Plotly。
graph_objs的绘图原理:
1.导包
2.读取数据
3.定义图形轨迹
4.形成轨迹列表
5.添加图形参数
6.显示图形
express的绘图原理较为简单,在使用express调用方法时,自动创建画布绘图,然后展示图表即可。
二、绘图模块graph_objs和express
知识与技能
express是Plotly为了简化繁琐的绘图步骤推出的简化接口,通常简称为px。px是Plotly.py的高级封装,内置了非常多的绘图模板,只需简单调用API就可以迅速的绘制精致、美观、交互的图表。plotly.graph_objs通常简称为go,一般称为“低级”接口,同样非常优秀。
本任务中,我们既有graph_objs绘图方法实例,也有express绘图方法实例。这里主要介绍express相关函数和参数,express模块内置了大量的图表类型。
三、Plotly绘图形类型
知识与技能
三、Plotly绘图形类型
名称
功能
express.scatter
散点图
express.scatter_3d
三维散点图
express.scatter_polar
极坐标散点图
express.scatter_ternary
三元散点图
express.scatt
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