Python可视化Dash工具之Plotly基本图形示例详解

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Plotly是一个Python可视化库，提供了一系列基本图形，可以用来制作各种可视化图表。Plotly的基本图形包括折线图、散点图、条形图、饼图、箱形图、热力图、极坐标图、3D图形、等高线图和网格图等。

1. 折线图

折线图是Plotly中最常用的图形之一，用于显示多个变量之间的关系。使用折线图，可以轻松查看数据的趋势和变化。使用Plotly创建折线图，需要使用plotly.graph_objects.Scatter()函数，该函数的参数包括x轴数据、y轴数据、折线图标记、折线图颜色等。

import plotly.graph_objects as go

x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 15, 13, 17]

fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Scatter(x=x, y=y, marker={'color': 'red', 'symbol': 104, 'size': 10},
                             mode="lines+markers"))
fig.show()

2. 散点图

散点图是用于显示两个变量之间的关系的图形。使用Plotly创建散点图，需要使用plotly.graph_objects.Scatter()函数，该函数的参数包括x轴数据、y轴数据、散点图标记、散点图颜色等。

import plotly.graph_objects as go

x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 15, 13, 17]

fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Scatter(x=x, y=y, mode='markers'))
fig.show()

3. 条形图

条形图用于显示一组数据中各个数据项的相对大小。使用Plotly创建条形图，需要使用plotly.graph_objects.Bar()函数，该函数的参数包括x轴数据、y轴数据、条形图颜色等。

import plotly.graph_objects as go

x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 15, 13, 17]

fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Bar(x=x, y=y, marker_color='green'))
fig.show()

4. 饼图

饼图是用于显示一组数据中各个数据项的相对大小的图形。使用Plotly创建饼图，需要使用plotly.graph_objects.Pie()函数，该函数的参数包括饼图数据、饼图颜色等。

import plotly.graph_objects as go

labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [10, 15, 13, 17]

fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Pie(labels=labels, values=values, marker_colors=['green', 'blue', 'red', 'yellow']))
fig.show()

5. 箱形图

箱形图是用于显示一组数据的分布情况的图形。使用Plotly创建箱形图，需要使用plotly.graph_objects.Box()函数，该函数的参数包括x轴数据、箱形图颜色等。

import plotly.graph_objects as go

x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 15, 13, 17]

fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Box(x=x, y=y, marker_color='green'))
fig.show()

6. 热力图

热力图是用于显示两个变量之间的关系的图形。使用Plotly创建热力图，需要使用plotly.graph_objects.Heatmap()函数，该函数的参数包括x轴数据、y轴数据、热力图颜色等。

import plotly.graph_objects as go

x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 15, 13, 17]

fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Heatmap(x=x, y=y, colorscale='Viridis'))
fig.show()

7. 极坐标图

极坐标图是用于显示一组数据的分布情况的图形。使用Plotly创建极坐标图，需要使用plotly.graph_objects.Polar()函数，该函数的参数包括极坐标图数据、极坐标图颜色等。

import plotly.graph_objects as go

theta = [0, 30, 45, 60, 90]
r = [1, 2, 3, 4, 5]

fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Scatterpolar(theta=theta, r=r, marker_color='green'))
fig.show()

                
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