Python数据可视化教程：基于Plotly的动态可视化绘图（python 图可视化）

Python数据可视化教程：基于Plotly的动态可视化绘图（python 图可视化）

1. plotly 介绍

Plotly是一个非常著名且强大的开源数据可视化框架，它通过构建基于浏览器显示的web形式的可交互图表来展示信息，可创建多达数十种精美的图表和地图， 下面我们以jupyter notebook为开发工具数据分析。Matplotlib存在不够美观、静态性、不易分享等缺点，限制了Python在数据可视化中的发展。为了解决这个问题，新型的动态可视化开源模块Plotly应运而生。 由于Plotly具有动态、美观、易用、种类丰富等特性。 可以说，plotly 在Python 绘制图表的时候，是一种顶层的绘制方式。

我们首先通过plotly官方网站看看数据可视化效果图，这里截取了一部分的效果，发现真是无比强大，并且还支持数据/图片在线编辑

import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineimport plotlyimport plotly.graph_objs as gofrom plotly.offline import init_notebook_mode,iplotinit_notebook_mode(connected=True)import warningswarnings.filterwarnings('ignore')import numpy as npimport pandas as pdplotly.__version__

接下来我们可以绘制一个plotly的程序，看看到底是什么效果

x = [1,2,3,4]y = [10,15,13,17]trace0 = go.Scatter( x = x, y = y)print(trace0)data = [trace0]print(data)iplot(data)

5. 可视化图表数据案例

本案例使用的数据介绍： 泰坦尼克号数据、鸢尾花数据、航班数据、金融类数据。 通过这些实际数据分析，可以快速 让大家掌握plotly 在实际工作中是如何进行数据分析的。

6. 金融数据 时序图案例

通过可以通过时序图 每个时间点的变化，例如： 金融领域，可以通过该方法来了解一下股价 变了的趋势 统计金融数据每天股价的变化趋势进行分析

data = [ go.Scatter( x=finance['Date'], y=finance['AAPL.High'], name = 'AAPL.High' ), go.Scatter( x=finance['Date'], y=finance['AAPL.Low'], name = 'AAPL.Low' )]layout = go.Layout( title = '金融股价的变化趋势')fig = go.Figure(data = data,layout=layout)iplot(fig)

我们来看看绘制的图形

专注于使用Plotly 进行动态的数据分析，进一步的数据分析，如果大家有兴趣，可以参考一下内容学习：

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Python 数据可视化库Plotly 主要知识点如下：

针对使用Python plotly 绘制的部分图表如下：

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