数据可视化：Python数据可视化：Plotly.pdf

数据可视化：数据可视化：Python数据可视化：数据可视化：Plotly

数据可视化：数据可视化：Python数据可视化：数据可视化：Plotly

1.简介与安装简介与安装

1.1Plotly库简介库简介

Plotly是一个强大的开源数据可视化库，支持Python在内的多种编程语言。它不仅能够生成静态

图表，还能创建交互式图表，适用于Web和移动应用。Plotly的图表可以嵌入到JupyterNotebook

中，使得数据分析和可视化过程更加直观和高效。Plotly支持多种图表类型，包括但不限于折线

图、散点图、柱状图、热力图、三维图表、地图等，满足不同场景下的数据展示需求。

1.2安装安装Plotly

在Python环境中安装Plotly，可以通过pip命令轻松完成。打开命令行工具，输入以下命令：

pipinstallplotly

如果需要使用Plotly的离线模式，即在没有网络连接的情况下也能生成图表，还需要安装

plotly-orca，用于导出静态图像：

pipinstallplotly-orca

1.3Plotly与与Jupyter集成集成

Plotly与JupyterNotebook的集成非常简单，只需要在代码中导入Plotly并使用jupyterlab或

jupyternotebook的环境。为了在JupyterNotebook中显示交互式图表，可以使用

plotly.express或plotly.graph_objects模块。下面是一个在JupyterNotebook中使用

Plotly创建折线图的例子：

#导入必要的库

importplotly.expressaspx

importpandasaspd

#创建数据

data={

月份:[1月,2月,3月,4月,5月,6月],

销售额:[200,250,300,350,400,450]

}

df=pd.DataFrame(data)

#使用plotly.express创建折线图

fig=px.line(df,x=月份,y=销售额,title=月度销售额趋势)

#显示图表

fig.show()

在这个例子中，我们首先导入了plotly.express和pandas库。然后，我们创建了一个包含

月份和销售额的字典，并将其转换为PandasDataFrame。使用px.line函数，我们基于

DataFrame创建了一个折线图，其中x轴表示月份，y轴表示销售额。最后，我们使用

fig.show()在JupyterNotebook中显示图表。

2.数据可视化实践数据可视化实践

2.1折线图示例折线图示例

假设我们有一组关于某公司季度销售额的数据，我们将使用Plotly创建一个折线图来展示销售额

的变化趋势。

#导入库

importplotly.expressaspx

importpandasaspd

#创建数据

data={

季度:[Q1,Q2,Q3,Q4],

销售额:[1200,1500,1600,1800]

}

df=pd.DataFrame(data)

#创建折线图

fig=px.line(df,x=季度,y=销售额,title=季度销售额趋势)

#显示图表

fig.show()

2.2散点图示例散点图示例

散点图常用于展示两个变量之间的关系。下面的例子展示了年龄与收入之间的关系。

#导入库

importplotly.expressaspx

importpandasaspd

#创建数据

data={

年龄:[22,25,28,31,34,37,40,43,46,49],

收入:[30000,35000,40000,45000,50000,55000,60000,65000,

70000,75000]

}

df=pd.DataFrame(data)

#创建散点图

fig=px.scatter(df,x=年龄,y=收入,title=年龄与收入关系)

#显示图表

fig.show()

2.3柱状图示例柱状图示例

柱状图用于比较不同类别的数据。例如，我们可以使用柱状图来比较不同部门的员工数量。

#导入库

importplotly.expressaspx

importpandasaspd

#创建数据

dat