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Python使用Plotly绘制常见5种动态交互式图表

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Python使用Plotly绘制常见5种动态交互式图表

Plotly是一个交互式可视化工具，可以使用Python编程语言编写代码来创建多种类型的图表。在本篇攻略中，我们将展示使用Python和Plotly库来绘制常见的5种动态交互式图表。

步骤1：安装Python和Plotly库

要开始使用Python和Plotly库创建交互式图表，您需要先安装Python和Plotly库。

您可以使用以下命令安装Python和Plotly库：

pip install plotly

步骤2：导入所需的Python库

在开始编写Python代码之前，我们需要首先导入所需的Python库，包括Plotly，Pandas和Numpy库。这可以通过以下代码实现：

import plotly.express as px
import pandas as pd
import numpy as np

步骤3：绘制条形图

下面是绘制条形图的示例代码：

df = pd.DataFrame({
      "Fruit": ["Apples", "Oranges", "Bananas", "Pears"],
      "Amount": [4, 1, 2, 3]
})

fig = px.bar(df, x="Fruit", y="Amount", color="Fruit", barmode="group",
             title="Fruit sales")

fig.show()

这将生成一个交互式条形图，显示四种不同水果的销售数量。

步骤4：绘制散点图

下面是绘制散点图的示例代码：

df = pd.DataFrame({
      "x": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
      "y": [2, 6, 4, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20]
})

fig = px.scatter(df, x="x", y="y", title="Scatter plot")

fig.show()

这将生成一个交互式散点图，显示x和y之间的关系。

步骤5：绘制动态图表

下面是绘制动态图表的示例代码：

df = pd.DataFrame(np.random.rand(200, 3), columns=["x", "y", "z"])

fig = px.scatter_3d(df, x="x", y="y", z="z", animation_frame="z", range_x=[0, 1],
                    range_y=[0, 1], range_z=[0, 1])

fig.show()

这将生成一个交互式3D散点动态图表，显示动态变化的点在三个维度的坐标。

步骤6：绘制堆叠面积图

下面是绘制堆叠面积图的示例代码：

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=["A", "B", "C", "D"])

fig = px.area(df, title="Stacked area chart", stacked=True)

fig.show()

这将生成一个交互式堆叠面积图表，显示四条线堆叠在一起。

步骤7：绘制热图

下面是绘制热图的示例代码：

data = [[0, 0, 1], [0, 1, 1], [1, 0, 0], [1, 1, 1]]
df = pd.DataFrame(data, columns=["x", "y", "value"])

fig = px.density_heatmap(df, x="x", y="y", z="value", title="Heatmap")

fig.show()

这将生成一个交互式热图表，显示了两个维度的密度。

到此，我们已经学习了如何使用Python和Plotly库创建5种常见的动态交互式图表，包括条形图、散点图、动态图表、堆叠面积图和热图。不同类型的图表有不同的参数和选项，可以根据需要进行选择和调整。

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