在谈及数据可视化的时候,我们通常都会使用到matplotlylib,pyecharts这些可视化的手段。但是,今天我主要来介绍Plotly这款可视化的库。大家参考开源项目地址:
数据可视化是数据分析和探索中至关重要的一部分,能够帮助我们更深入地理解数据集中的潜在模式、趋势和关系。Plotly是一个功能强大、用途广泛的Python库,提供了多种工具用于创建交互式、视觉上引人入胜的图表。在本文中,我们将深入探索Plotly的世界,通过高级Python代码示例来探索其特性和功能。
终于在最近学习plotly中,让我在高级图表里发现了treemap,居然可以很好地满足我的需求,大家看以下就是最终效果图,是不是很赞!
Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库:它是 Plotly.py 的高级封装,它为复杂的图表提供了一个简单的语法。
导读:Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库:它是 Plotly.py 的高级封装,它为复杂的图表提供了一个简单的语法。
最近不是在学习plotly嘛,为了方便理解,我们这里取excel绘图中常见的16种图表为例,分两期演示这些基础图表怎么用plotly进行绘制!
上一期咱们介绍《手把手教你用plotly绘制excel中常见的16种图表(上)》演示了8种常见图表,今天我们继续演示另外8种常见图表的绘制。
可视化是一种方便的观察数据的方式,可以一目了然地了解数据块。我们经常使用柱状图、直方图、饼图、箱图、热图、散点图、线状图等。这些典型的图对于数据可视化是必不可少的。除了这些被广泛使用的图表外,还有许多很好的却很少被使用的可视化方法,这些图有助于完成我们的工作,下面我们看看有那些图可以进行。
讲故事是数据科学家必不可少的技能。为了传达想法和说服力,需要有效的沟通。美学可视化是实现这一目标的绝佳工具。在本文中,将介绍5种超越经典的可视化技术,这些技术可以使数据故事更加美观和有效。将在python中使用Plotly图形库(R中也可用),该库以最少的工作量提供了动画和交互式图。
如果你是Python可视化的新手,一些流行的可视化库包括Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh、Altair和Folium,以及大量的库和例子可能会让你感到不知所措。
这篇文章云朵君将和大家一起学习每个库的优点和缺点。到最后,对它们的不同特点有更好的了解,在合适的时候更容易选择合适的库。
为了说明这是如何工作的,让我们假设我们有一个简单的数据集,它有一个datetime列和几个其他分类列。您感兴趣的是某一列(“类型”)在一段时间内(“日期”)的汇总计数。列可以是数字、类别或布尔值,但是这没关系。
在入道数据岗位之初,曾系列写过多个数据科学工具包的入门教程,包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Sklearn等,这些也构成了自己当初的核心工具栈。在这5个工具包中,用于数据绘图的有2.5个(Pandas可以算0.5个),占比之高定与当时一度"沉迷"于简单而有效的可视化有关,可谓乐此不疲。时隔一年有余,在不断接触了Plotly这个可视化新贵之后,近期终于正式学习了一下这个包的使用、特性及优劣,并稍作整理、以资后鉴,遂成此文!
数据可视化是数据分析和探索的一个重要方面,它有助于深入了解数据集中的潜在模式、趋势和关系。
数据可视化作为数据分析最直接的结果呈现方式,了解其制作方式和应用场景是很有必要的,本文来了解一下各个图标的应用场景及代码实现。
地理空间数据无处不在:在这次新冠肺炎大流行中,我们见识到了各种地理空间数据可视化工具制作出的各种风格的地图。而对Python的使用者来说,有几个非常强大的库可以帮助我们进行地理空间数据可视化。
收集数据后,需要对其进行解释和分析,以深入了解数据所蕴含的深意。而这个含义可以是关于模式、趋势或变量之间的关系。
Plotly_Express是新一代的高级可视化神器,它是plotly.py的高级封装,内置了大量实用、现代的绘图模板。
近期对疫情数据进行可视化的内容比较多,今天我来用 Python 可视化申请 Plotly 对国外的疫情发展情况进行可视化,以项目实战的形式,在分析和了解国外疫情变化趋势的同时,加深大家对 Plotly 的学习应用。
Dash是基于Flask的Python可视化工具,严格说来由三个部分组成,首先是Flask提供了标准web环境,再次是plotly这个图表可视化工具,最后是与dash相配套的html、图表等交互式组件。本人也陆续试过pyechart,但就集成性和可视化而言,与dash还是有一定差距。
作者:Anmol Anmol翻译:王闯(Chuck)校对:赵茹萱本文约2000字,建议阅读5分钟本文主要介绍Python中用来替代Matplotlib和Seaborn的可视化工具plotly,并结合实例讲解了plotly的优点和用法,满足了可视化绘图的交互需求。 是时候升级你的可视化游戏了。 图片源: Unsplash,由Isaac Smith上传 数据可视化是人脑有效理解各种信息的最舒适、最直观的方式。对于需要处理数据的人来说,能够创建漂亮、直观的可视化绘图是一项非常重要的技能,这能够有效地传达数据洞
本文将通过绘制中国省级 Choropleth 地图来解释如何使用 plotly 绘制 Choropleth 地图,主要有两种方法:底层 API plotly.graph_objects.Choroplethmapbox 和高层 API plotly.express.choropleth_mapbox,数据是 COVID-19 在某一天的疫情数据。
Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库:它是 Plotly.py 的高级封装,它为复杂的图表提供了一个简单的语法。 受 Seaborn 和 ggplot2 的启发,它专门设计为具有简洁,一致且易于学习的 API :只需一次导入,您就可以在一个函数调用中创建丰富的交互式绘图,包括分面绘图(faceting)、地图、动画和趋势线。 它带有数据集、颜色面板和主题,就像 Plotly.py 一样。Plotly Express 完全免费:凭借其宽松的开源 MIT 许可证,您可以随意使用它(是的,甚至在商业产品中!)。 最重要的是,Plotly Express 与 Plotly 生态系统的其他部分完全兼容:在您的 Dash 应用程序中使用它,使用 Orca 将您的数据导出为几乎任何文件格式,或使用JupyterLab 图表编辑器在 GUI 中编辑它们!
本文是可视化神器Plotly绘图的第7篇,讲解的是如何通过Plotly来绘制与股市相关的图形,比如基础K线图、OHLC图等。
在本文中,我们将探讨如何在 Python 中使用 Plotly 创建人口金字塔。Plotly是一个强大的可视化库,允许我们在Python中创建交互式和动态绘图。
本文中介绍了Plotly中的多种图形主题的效果,自己一般用的都是默认的主题;FigureWidget是一个比较好的功能,可以往空白图中依次添加图形,图形也是叠加出现。
作为Python的新一代数据可视化绘图库,和matplotlib等传统绘图库相比,plotly具有以下优点:
上面的例子是通过plotly_express实现的,如何使用graph_objects 实现呢?
对数据科学家来说,讲故事是一个至关重要的技能。为了表达我们的思想并且说服别人,我们需要有效的沟通。而漂漂亮亮的可视化是完成这一任务的绝佳工具。本文将介绍 5 种非传统的可视化技术,可让你的数据故事更漂亮和更有效。这里将使用 Python 的 Plotly 图形库(也可通过 R 使用),让你可以毫不费力地生成动画图表和交互式图表。
作者主页:海拥 作者简介:CSDN全栈领域优质创作者、HDZ核心组成员、蝉联C站周榜前十
漏斗图是销售领域一种十分常用的图表,主要是用来分析在各个阶段的流失和转化情况。比如在某个商城中,我们统计用户在不同阶段的人数来分析转化率:
本次小F给大家介绍一下如何用Python制作一个数据可视化网页,使用到的是Streamlit库,轻松将一个Excel数据文件转换为一个Web页面,提供给所有人在线查看。
Python的一个高级可视化库plotly_express是目前使用和见识过最棒的可视化库,通过这篇文章来入门这个可视化神器。
提到一线城市,大家马上会想到北上广深这四个超级大都市。除此之外,近年来新一线城市这个概念也越来越被大众所熟知。
仪表板对于商业场景带来各种优点,通常使用称为BI工具的软件进行创建,但即使是免费可用的BI工具也往往有功能限制。
Plotly-express-23-绘制水平柱状图 本文中介绍的是如何利用Plotly_express绘制水平方向的柱状图 单组水平柱状图 多组水平柱状图 单组水平柱状图 效果 代码 import p
一文爱上可视化神器plotly_express目前使用和见识过最棒的可视化库。必须爱上它❤️
In a scatter plot, each row of data_frame is represented by a symbol mark in 2D space.
Plotly 的 update_layout() 方法以及legend_font_color和legend_font_size参数可用于手动添加图例颜色和字体大小。下面提供了语法的插图 -
init_notebook_mode()是离线使用plotly,不需注册账号即可使用,但是功能没有在线模式全,下面简单的介绍一下两种模式: plotly的两种模式
本文是可视化神器Plotly绘图的第6篇:将会重点讲解如何通过Plotly绘制气泡图,英文叫Bubble Charts。首先看一段Plotly官网中对气泡图的简介:
我们以前也发过很多关于数据可视化的文章。但是对于展示来说,如果你的图表能够动起来,那么他的展示效果要比静态的图有更多的冲击力,尤其是你需要向领导和客户展示的时候。所以在本篇文章整列了2个简单的代码片段,可以让你的图表动起来。
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