
Python3.6使用Plotly 2.0绘制散点图与线形图教程
279KB |
更新于2024-08-28
| 106 浏览量 | 5 评论 | 举报
收藏
本文主要介绍了如何使用Python的Plotly库绘制散点图和线形图。作者使用Python3.6和Plotly版本2.0.0,并指出由于Plotly没有独立的线性图形函数,因此可以利用Scatter函数来同时绘制散点图和线性图。文中还提到了Numpy库的安装,这是Plotly绘图时可能需要的数据处理库。
在Python中,Plotly是一个强大的交互式可视化库,它支持创建各种图表,包括散点图、线形图等。为了绘制这些图形,首先需要导入必要的库,如`plotly`、`plotly.graph_objs`(简写为`go`)以及`numpy`。在本例中,`numpy.linspace`用于生成等差序列,`numpy.random.randn`则用于生成随机数据。
在绘制纯散点图的例子中,首先定义了`random_x`和三个不同的`random_y`数组,然后创建了一个Scatter对象`trace0`,通过设置`mode='markers'`来指定绘制散点图。最后,将`trace0`放入`data`列表,并调用`pyplt.plot`(Plotly的离线绘图函数)将图形保存为HTML文件,以便于查看。
对于线性图,只需要稍微修改Scatter对象的属性即可。在第二个例子中,创建了`trace1`,同样基于`random_x`和`random_y2`,但通过设置`mode='lines'`,表示我们将绘制一条线,而不是散点。其他部分与散点图的绘制过程相似,将`trace1`添加到`data`列表中,并保存为HTML文件。
通过这样的方式,Plotly允许开发者灵活地组合不同类型的图,以满足不同的可视化需求。无论是散点图,线性图,还是两者的结合,都能有效地展示数据的分布和趋势。在实际应用中,根据具体的数据和分析目的,可以进一步自定义颜色、大小、透明度等属性,使图表更具信息量和视觉吸引力。
相关推荐









资源评论

三更寒天
2025.05.27
提供了Scatter函数的实际应用示例。

懂得越多越要学
2025.05.07
包含必要的库安装指导,方便读者快速上手。

洪蛋蛋
2025.04.09
对于Python3.6用户来说是份不错的参考资料。

明儿去打球
2025.03.24
简洁明了的Python绘图指南,适合初学者学习。

我只匆匆而过
2025.01.21
Plotly绘制散点图和线形图的详细教程。

weixin_38732924
- 粉丝: 2
最新资源
- 如何在Windows中编程获取并显示文件缩略图
- 51单片机C语言应用实例与电路图解析
- Linux下的高效多线程下载工具Axel-1.0b
- RTL8193网卡在Linux系统下的驱动安装指南
- Visual C#.NET 实例教程:150个编程案例解析
- Symbian中文课件:高效学习资源分享
- 深入解析Spring框架源码的精髓
- Porttunnel无限制版:全中文端口映射软件
- 全面解析VB编程及其控件使用大全
- Photo Resize Magic 1.1:批量调整照片大小神器
- Oracle 10g数据库源代码资源分享及入门实践
- Delphi开发中的WinRunner插件:解决标识无效问题
- C语言实现的Java词法分析器及其分析报告
- C#开发技巧第18章精华总结
- JSP实现验证码功能的完整代码解析
- Myeclipse与Struts结合实现Sql Server 2000用户登录实例
- JSF与Hibernate整合实践示例教程
- C#开发经验技巧第24章--软件工程师的实践宝典
- C# API实现光驱进出盘控制方法
- 多功能网页编辑工具Dynamic HTML Editor
- H.264编码与解码参考文档速查指南
- ASP.NET用户管理系统案例源码详解
- 掌握Jdbc教程,提升数据库编程能力
- C#开发技巧第25章:专业经验分享