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數(shù)據(jù)與算法之美

我們粉絲里面有很多小伙伴喜歡玩數(shù)據(jù)分析，粗略估計(jì)有幾千人。數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)可視化。比如我們前面介紹過(guò)pandas畫圖，matplotlib畫圖，pyecharts畫圖當(dāng)然還有Tableau，今天推薦一款更牛的可視化神器，主要是這款神器的畫出來(lái)的圖很漂亮，色彩太酷了。

神器Plotly

Plotly 是一款用來(lái)做數(shù)據(jù)分析和可視化的在線平臺(tái)，功能非常強(qiáng)大,可以在線繪制很多圖形比如條形圖、散點(diǎn)圖、餅圖、直方圖等等。而且還是支持在線編輯，以及多種語(yǔ)言python、javascript、matlab、R等許多API，當(dāng)然我們這里主要介紹Python語(yǔ)言，可以直接用pip install plotly即可。推薦閱讀《Python3.0科學(xué)計(jì)算指南》

plotly可以畫出很多媲美Tableau的高質(zhì)量圖，比如：

下面我們介紹幾種最常用的圖的用法，反正我學(xué)完之后覺得美觀感要秒殺pyecharts的配圖顏色。

1.直方圖

plotly有在線和離線兩種模式，在線需要有賬號(hào)可以云編輯！而我這里選擇用離線模式，然后用jupyter notebook來(lái)玩數(shù)據(jù)可視化(為了好看我用sublime text 顯示代碼)

上面幾行代碼主要是引用一些庫(kù)，最重要的一點(diǎn)是要把plotly設(shè)置為offline模式，然后直接在notebook里面顯示。(后面的每一種圖都是類似的設(shè)置)

隨機(jī)4過(guò)參數(shù)，x軸的數(shù)字和y軸，其中y軸隨機(jī)3組數(shù)據(jù)。

然后畫三種類型的圖，trace0是markers，trace1是折線圖和markers,trace3是存折線圖。然后把三種圖放在data這個(gè)列表里面，調(diào)用py.iplot(data)即可。

看一下效果:

是不是默認(rèn)的配色非常漂亮。

2.散點(diǎn)圖

散點(diǎn)圖也是我們非常常用的一種圖形，這里的散點(diǎn)圖有點(diǎn)可以匹配大名鼎鼎的ggplot里面的散點(diǎn)圖.

這個(gè)是mode設(shè)置為markers就是散點(diǎn)圖，然后marker里面設(shè)置一組參數(shù)，比如顏色的隨機(jī)范圍，散點(diǎn)的大小，還有圖例等等。最后一行里面的filename是在當(dāng)前目錄下生成html文件。

看一下效果：

3.氣泡圖

氣泡圖是一種比較酷的圖形，Tableau里面也有這樣的圖形，玩好了非常酷，plotly里面使用也很簡(jiǎn)單。

data的參數(shù)也是跟上面類型設(shè)置x,y軸的數(shù)據(jù)，然后設(shè)置一下氣泡的顏色和大小，圖例等等。plotly的好處就是對(duì)圖的細(xì)節(jié)的設(shè)置比較細(xì)膩！

看一下效果:

4.柱狀圖

柱狀圖是非常常用的一種圖形，也是用的比較多的。我們來(lái)看看plotly里面怎么設(shè)置的，這里我們用一個(gè)對(duì)比的柱狀圖來(lái)顯示:

是不是看著眼熟，跟我們的pandas里面設(shè)置有點(diǎn)類似，跟pyecharts里面也很相似，其實(shí)很多庫(kù)都是相互借鑒的，設(shè)計(jì)的思路和使用的參數(shù)都類似的。

看一下效果：

好上面的舉例都plotly的冰上一角都是一些最基本的用法，它還有很多很酷的用法和圖形，尤其是跟pandas結(jié)合畫的圖非常漂亮，比如一些股票的K線圖，大家有興趣可以去看一下，歡迎大家留言討論！

鏈接:https://plot.ly/python/

來(lái)源：菜鳥學(xué)Python

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的据说这是史上最牛逼的可视化神器的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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