『Plotly实战指南』--绘图初体验

本日，打算通过绘制一个简单的散点图，来开启我们 Plotly 绘图的初次实行。
本文目标不是介绍如何绘制散点图，而是通过散点图来介绍Plotly 绘图的基础步调。
1. 绘制散点图：初探 Plotly

散点图是展示变量关系的基础图表，在Plotly中，绘制散点图非常简单。
以下是一个示例代码：

1. import plotly.express as px
3. # 准备数据
4. data = {
5.     "x": [1, 2, 3, 4, 5],
6.     "y": [2, 3, 5, 7, 11]
7. }
9. # 绘制散点图
10. fig = px.scatter(data, x="x", y="y", title="简单的散点图")
11. fig.show()

复制代码

运行后，你会看到一个交互式散点图，数据点根据x和y的值准确定位。
当你移动鼠标到散点上时，它们还会弹身世份标签，显示精确的坐标值。
Plotly的交互性让数据探索变得更加灵活。

2. 数据点定位与呈现

在散点图中，数据点的位置由x和y值决定，代码中的字典data存储了这些值。
Plotly的px.scatter函数读取数据后，将点绘制在图中。
Plotly 的可视化不仅依赖数据准确性，还通过样式增强可读性和美观性。
比方，title参数为图表添加标题，交互性则让用户可以通过鼠标操纵探索数据，如放大或查看数据点数值。
也就是说，使用Plotly来绘图，我们的重点只要放在自己的数据上就可以了，不用花费精神在图形的样式和交互上。
3. Plotly的幕后工作

上面的代码很简单，开头通过import plotly.express as px导入了Plotly的express模块。
express是Plotly的简洁易用的高条理接口，通过简单的函数调用即可生成图表。
绘制图表时，如果不需要深度的定制图表的显示，那么最常用的就是这个模块。
当我们简简单单导入import plotly.express as px时，Plotly其实已经做了：

• 加载核心引擎：导入Plotly的JavaScript渲染引擎
  
• 创建翻译通道：创建Python与WebGL之间的JSON通讯协议
  
• 初始化画布：准备好交互式图表的渲染容器
  

当我们通过px.scatter绘制散点图时，它也自动帮我们处理了：

• 坐标轴的智能缩放
  
• 数据标签的自动生成
  
• 交互功能的默认配置
  

4. 绘图函数

使用Plotly的绘图函数，关键是准备数据，比如上面示例中，数据以字典形式存储，x和y键对应横纵坐标。
px.scatter函数通过这些键读取数据并绘制，当绘制不同的图形时（比如折线图，柱状图等等），重点关注不同的函数中，对数据格式的要求。
除了数据点，Plotly也提供其他丰富的参数选项，如颜色、大小、形状等，这些参数的灵活使用能让图表更符合需求。
比如上面的px.scatter函数，通过参数color可以设置不同点的颜色，通过size参数可以控制数据点的体积大小。

1. import pandas as pd
3. df = pd.DataFrame(
4.     {
5.         "x轴": [1, 3, 5],
6.         "y轴": [2, 4, 6],
7.         "分类": ["A", "B", "A"],
8.     }
9. )
11. px.scatter(
12.     df,
13.     x="x轴",
14.     y="y轴",
15.     color="分类",
16.     size="y轴",
17.     hover_data=["x轴", "y轴"],
18. )

复制代码

上面的示例，通过Y轴的数值来控制点的大小，通过分类的值来控制颜色的不同。
5. 总结

通过这次Plotly绘图的初次实行，我们成功绘制了散点图，并深入了解了其工作原理和使用方法。
从数据点定位到可视化呈现，从导入库的原理到绘图参数的设置，Plotly 都显现了强盛的功能和易用性。
无论是数据分析人员还是爱好者，Plotly 都是一个值得实行的工具。
后续的文章将继承探索更多图表类型和高级功能，让数据呈现更加完美。

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