高级可视化神器plotly的4个使用技巧

原创

皮大大

发布于 2024-06-04 08:42:36

2370

发布于 2024-06-04 08:42:36

文章被收录于专栏：机器学习/数据可视化机器学习/数据可视化

公众号：尤而小屋编辑：Peter 作者：Peter

大家好，我是Peter~

最近用plolty绘制了很多的动态可视化图形，有一定自定义的图形设置技巧，供大家参考学习。

图像标题自定义
坐标轴刻度小数变百分比
改变坐标轴间距
翻转坐标轴刻度

1 什么是Plotly

Plotly是一个用于创建交互式图表的Python库，它支持多种图表类型，如折线图、散点图、饼图、热力图等。Plotly的特点如下：

高度可定制：用户可以根据需要调整图表的各种属性，如颜色、字体、轴标签等，以创建符合需求的可视化效果。
交互性：生成的图表具有交互性，用户可以通过鼠标悬停、拖动、缩放等操作查看数据详情和变化趋势。
跨平台：支持在Web、Jupyter Notebook、Python脚本等多种环境中使用，并且可以将图表导出为HTML、PNG、SVG等格式。
集成其他库：可以与其他流行的Python数据处理和可视化库（如Pandas、NumPy、Matplotlib等）结合使用，方便数据处理和图形绘制。
多语言支持：除了Python，Plotly还支持R、JavaScript、MATLAB等多种编程语言，方便不同背景的用户使用。

总之，Plotly是一个功能强大、易于使用的可视化库，适用于数据分析、科学计算、商业智能等领域。

2 导入库

In 1:

import pandas as pd
import numpy as np

import plotly_express as px
import plotly.graph_objects as go

# 忽略警告
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

3 模拟数据

生成虚拟数据

In 2:

data = {"x":np.arange(100,0,-1),"y":np.linspace(1,0,100)}

df = pd.DataFrame(data)
df

Out2:

	x	y
0	100	1.000000
1	99	0.989899
2	98	0.979798
3	97	0.969697
4	96	0.959596
...	...	...
95	5	0.040404
96	4	0.030303
97	3	0.020202
98	2	0.010101
99	1	0.000000

100 rows × 2 columns

4 基础图形

比如我们想绘制一个散点图，最简单的方法：

In 3:

fig = px.scatter(df,x="x",y="y")  # 没有任何修饰
fig.show()

5 技巧1：标题自定义

In 4:

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

fig.update_layout(  
    title= f'plotly绘图技巧1<br>自定义标题',  # <br>表示换行
    xaxis_title='序号',   # x-y轴
    yaxis_title="比例",
    width=1000,  # 图的长宽；表示大小
    height=600,
    title_x=0.5,    # 标题聚类x轴起点的距离
    title_y=0.95,  
)  

fig.show()

6 技巧2：坐标轴小数变百分比

y轴我们设定是一个比例，当前是小数，有时候在坐标轴上希望通过百分比的形式来表示：

In 5:

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

# 设置纵轴刻度格式为百分比
fig.update_yaxes(tickformat=".2%")

# 标题
fig.update_layout(  
    title= f'plotly绘图技巧2<br>坐标轴小数变百分比',  
    xaxis_title='序号', 
    yaxis_title="比例",
    width=1000,  
    height=600,
    title_x=0.5,    
    title_y=0.95,  
)  

fig.show()

7 技巧3：改变坐标轴间距

从上面生成的图形来看，横轴默认的间距是20，我们设置成10：

In 6:

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

xtick_values = list(range(0,101,10))  # [0,10,20,30,...,100]
fig.update_xaxes(tickvals=xtick_values, ticktext=xtick_values)  # ['instant', 'period']

# 标题
fig.update_layout(  
    title= f'plotly绘图技巧3<br>改变坐标轴间距',  
    xaxis_title='序号', 
    yaxis_title="比例",
    width=1000,  
    height=600,
    title_x=0.5,    
    title_y=0.95,  
)  

fig.show()

8 技巧4：翻转坐标轴刻度

在生成数据x字段的时候，我们是从100降低到1，但是绘图的时候却是从1开始递增，我们希望保持原有数据的降序，如何实现？

In 7:

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

# 翻转x 轴刻度值  
fig.update_xaxes(autorange='reversed')

# 改变间距
xtick_values = list(range(0,101,10))  # [0,10,20,30,...,100]
fig.update_xaxes(tickvals=xtick_values, ticktext=xtick_values)  # ['instant', 'period']

# 标题
fig.update_layout(  
    title= f'plotly绘图技巧4<br>翻转坐标轴刻度',  
    xaxis_title='序号', 
    yaxis_title="比例",
    width=1000,  
    height=600,
    title_x=0.5,    
    title_y=0.95,  
)  

fig.show()