Einführung

Beschreibt die grundlegende Verwendung von Plotly, einer Bibliothek, die von Python aus verwendet werden kann. Wie Sie dem Beispiel Link entnehmen können, können Sie mit Plotly eine Vielzahl von ** sich bewegenden ** Diagrammen erstellen. ..

Darüber hinaus verfügt Plotly über eine Funktion, mit der Sie das erstellte Diagramm im Web bearbeiten und veröffentlichen können. Dieses Mal werden wir ** alles lokal ausführen **.

Ausführungsumgebung

Windows 10
Python 3.5.2(Anaconda)
Jupyter notebook

Installation

pip install plotlyPlotly installieren mit.

Datenerfassung

Als Beispiel [Wikipedia](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%97%A5%E6%9C%AC%E3%81%AE%E4%BA%BA%E5%8F%A3% Lassen Sie uns die Daten zur Anzahl der Geburten und zur Geburtenrate für jedes Jahr in Japan grafisch darstellen (aufgenommen von E7% B5% B1% E8% A8% 88). Platzieren Sie die folgenden Daten als "irth.csv "im selben Ordner wie die Jupyter-Datei.

year,births,birth rate
2000,1190547,1.36
2001,1170662,1.33
2002,1153855,1.32
2003,1123610,1.29
2004,1110721,1.29
2005,1062530,1.26
2006,1092674,1.32
2007,1089818,1.34
2008,1091156,1.37
2009,1070035,1.37
2010,1071304,1.39
2011,1050806,1.39
2012,1037101,1.41
2013,1029816,1.43
2014,1003532,1.42
2015,1005656,1.46

Es ist praktisch, Pandas zum Importieren und Bearbeiten von Daten zu verwenden. Pandas werden automatisch eingeschlossen, wenn Sie Anaconda installieren.

import pandas as pd
raw = pd.read_csv("birth.csv")

Erstellen eines Diagramms

Initialisieren

Führen Sie zunächst den folgenden Code aus, um in Jupyter zu zeichnen. Nicht erforderlich, wenn nicht in Jupyter angezeigt. Wenn Sie im Argument "verbunden" auf "Wahr" setzen, erhalten Sie Plotlys Javascript aus dem Internet.

import plotly
plotly.offline.init_notebook_mode(connected=False)

Angeben der zu zeichnenden Daten

Geben Sie dann die zu zeichnenden Daten an. Dieses Mal wird die Anzahl der Geburten durch ein Balkendiagramm und die Geburtenrate durch ein gestricheltes Liniendiagramm dargestellt. Bereiten Sie ein Array mit dem Namen "data" vor. Wenn es sich um ein Balkendiagramm handelt, "plotly.graph_objs.Bar". Geben Sie für ein Diagramm mit unterbrochenen Linien die Daten der X- und Y-Achse sowie den Seriennamen in "plotly.graph_objs.Scatter" an. Sie können auf der zweiten Achse zeichnen, indem Sie "yaxis =" y2 "" angeben.

data = [
    plotly.graph_objs.Bar(x=raw["year"], y=raw["births"], name="Births"),
    plotly.graph_objs.Scatter(x=raw["year"], y=raw["birth rate"], name="Birth Rate", yaxis="y2")
]

Festlegen des Diagrammlayouts

Geben Sie als Nächstes das Layout des Diagramms an. Legen Sie den Titel des Diagramms, die Position der Legende und die zweite Achse fest.

layout = plotly.graph_objs.Layout(
    title="Births and Birth Rate in Japan",
    legend={"x":0.8, "y":0.1},
    xaxis={"title":"Year"},
    yaxis={"title":"Births"},
    yaxis2={"title":"Birth Rate", "overlaying":"y", "side":"right"},
)

Handlung

Wenn Sie es in Jupyter anzeigen möchten, rufen Sie "iplot" auf, um ein Diagramm zu erstellen. Rufen Sie plot auf, wenn Sie es außerhalb von Jupyter anzeigen oder HTML erstellen möchten. Wenn Sie keinen Dateinamen als Option angeben, wird `` `temp-plot.html``` im selben Ordner erstellt.

fig = plotly.graph_objs.Figure(data=data, layout=layout)
plotly.offline.iplot(fig)
#plotly.offline.plot(fig)

Ein solches Diagramm wird erstellt.

Klicken Sie hier für eine einfache Bedienung

Ziehen Sie das Diagramm, um es in X-Achsenrichtung, Y-Achsenrichtung und Rechteck zu vergrößern
Ziehen Sie an der X- und Y-Achse, um sich in axialer Richtung zu bewegen
Doppelklicken Sie, um zur ursprünglichen Anzeige zurückzukehren
Drücken Sie die Taste in der Symbolleiste, um als Bild zu speichern

Andere Optionen

Die Größe des Diagrammbereichs

layout = plotly.graph_objs.Layout(
    width=800, height=600,
)

Maximal- und Minimalwerte der Achse

Wenn Sie nur die Maximal- und Minimalwerte festlegen möchten, geben Sie die Option "Bereich" für "Achse" an. Wenn Sie die Skala von vorne beginnen oder keine negativen Zahlen anzeigen möchten Geben Sie für die Option "Bereichsmodus" "auf Null" oder "nicht negativ" an.

layout = plotly.graph_objs.Layout(
    xaxis={"title":"Year", "range": [2010, 2016]}, #from year 2010 to 2016
    yaxis={"title":"Births", "rangemode":"tozero"}, #starts from zero
)

Schriftart

Die Schriftfamilie sollte mit der in CSS angegebenen übereinstimmen.

layout = plotly.graph_objs.Layout(
    font={"family":"Yu Gothic Bold, sans-selif", "size":20},
)

Andere

Darüber hinaus können Sie in Plotly Details angeben. Informationen zu diesen Optionen finden Sie auf der Plotly-Website (https://plot.ly/python/#layout-options) oder bei Google.

Entfernen Sie unnötige Schaltflächen und "In Plotly bearbeiten" in der Symbolleiste

Für Daten, die Sie nicht lokal verlieren möchten, sehen Sie in dem von Ihnen erstellten Diagramm die Schaltflächen "Diagramm in Cloud speichern und bearbeiten" und "Mit Plot erstellt" und den Link "In plot.ly exportieren". Es ist nicht gut. Daher werde ich diese nicht anzeigen.

Zunächst können Sie "Export to plot.ly" löschen, indem Sie beim Plotten "show_link = False" angeben.

plotly.offline.iplot(fig, show_link=False)
#plotly.offline.plot(fig, show_link=False)

Die Option zum Ausblenden der Schaltflächen in der Symbolleiste ist andererseits ~~ Post StackOverflow und [ Da die zugehörige Pull-Anforderung (https://github.com/plotly/plotly.py/pull/410) nicht zusammengeführt wird, scheint sie nicht zu existieren. Daher werden wir die Methode zum Bearbeiten von plotly.min.js im Ordner von Plotly verwenden, der von init_notebook_mode geladen wird. ~~ Bevor ich es wusste, konnte ich es als Argument von iplot weitergeben.

plotly.offline.iplot(fig, show_link=False, config={"displaylogo":False, "modeBarButtonsToRemove":["sendDataToCloud"]})

Sie können es löschen, indem Sie dies tun.

Pandas Dataframe-Plot

Mit einer Bibliothek namens Manschettenknöpfe können Sie einen Plot von Dataframe zeichnen, indem Sie einfach "df.iplot ()" schreiben. Siehe [Python] Zeichnen von Pandas-Datenrahmen in Plotly mit Manschettenknöpfen.

Plotly Umwandlung von Matplotlib

Sie können ein mit matplotlib.pyplot geschriebenes Diagramm in ein interaktives Diagramm von Plotly ändern, indem Sie einfach iplot_mpl (fig) eingeben.

import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.offline

plotly.offline.init_notebook_mode()

fig = plt.figure()
plt.plot([1,3,4,2,1,3])
plotly.offline.iplot_mpl(fig)

Wenn Sie jedoch eine Legende hinzufügen möchten, müssen Sie einige Anstrengungen unternehmen. Ist sie also noch in der Entwicklung?

import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.offline
import plotly.tools

plotly.offline.init_notebook_mode()

fig = plt.figure()
plt.plot([1,3,4,2,1,3], label="legend")
plt.title("title")
# plt.legend()Ich brauche nicht
plotly_fig = plotly.tools.mpl_to_plotly( fig )
plotly_fig['layout']['showlegend'] = True
plotly.offline.iplot(plotly_fig, show_link=False)

(Zum Kopieren, wenn Sie vorerst ein Faltliniendiagramm zeichnen möchten)

import plotly
plotly.offline.init_notebook_mode()
data = [
    plotly.graph_objs.Scatter(y=[2,3,1,2,5,2], name="legend"),
    plotly.graph_objs.Scatter(x=[1,2,3,4,5,6], y=[1,2,3,2,3,1], name="legend2"),
]
layout = plotly.graph_objs.Layout(
    title="title",
    xaxis={"title":"xlabel"},
    yaxis={"title":"ylabel"},
)
fig = plotly.graph_objs.Figure(data=data, layout=layout)
plotly.offline.iplot(fig, show_link=False)

[Python] Erstellen Sie ein Diagramm, das mit Plotly verschoben werden kann