Python数据可视化
- Plotly(一) —— 配置项&图表类型
- 一、背景
- 二、解题思路
- 三、数据分析
- 四、结论
- 五、代码
Plotly(一) —— 配置项&图表类型
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对数据的分析离不开数据的可视化,相对于Python在数据分析、人工智能、量化投资等领域中的发展,在数据可视化方面的发展有些滞后。最经典的Python可视化绘图库莫过于 Matplotlib了;为了绘出更漂亮的图像,Python开源社区开发出了Seaborn绘图模块,它本质上是对 Matplotlib的封装,绘图效果更符合现代人的审美观。
- 就使用的经验而言,Matplotlib主要存在两大缺陷:
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- Matplotlib是一个静态的绘图模块,即我们绘出的图像是静态的,就像用看图软件打开图片一样,没有网页绘图的交互式效果;
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- Matplotlib绘图结果的分享很不方便,在绘图结果分享给别人时只能以图片的方式分享,别人看到的绘图结果完全是静态的,分享体验很不好;
- Matplotlib一直以来都是Python可视化的主力军,但是确实存在无法克服的缺陷,并且其他的Python绘图模块如Ggplot、Bokeh、Pygal等都比较小众,绘图功能比较单一,完成不了对Matplotlib的替代。
为了解决 Python在可视化中存在的问题, Plotly 应运而生,它是一个基于JavaScript的动态绘图模块。Plotly的绘图效果与我们在网页上看到的动态交互式绘图效果是一样的,其默认的绘图结果是一个HTML网页文件,通过浏览器就可以查看。我们可以把这个HTML文件分享给其他人,对方看到的效果与我们在本机上看到的效果完全一样。Plotly在绘图模块上是Matplotlib强有力的竞争对手,Plotly绘图的种类丰富、效果美观、易于保存与分享,因而越来越受数据分析人士的喜爱。
一、背景
二、解题思路
三、数据分析
四、结论
五、代码
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