
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
| 31 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
- Delphi多线程编程实战:提升多核处理器效率
- 深入理解计算机接口及通讯技术编程应用
- HTTPDISK: 用WDM驱动实现HTTP ISO虚拟磁盘挂载
- Java File类在Eclipse中的基本应用示例
- 深入探讨Windows API网络通讯源代码实现
- phpMyAdmin 2.11.7.1版本发布:PHP操作MySQL数据库利器
- VB2005学生选课管理系统设计与数据库应用
- java DateTime类小例子分享与学习
- 探索PostgreSQL数据库最新源码版本
- JavaScript速查手册:便捷查询指南
- GDAL权威Web帮助文档汇总
- 自学SAP初级技能的完整版入门教程
- 深入ARM9嵌入式系统设计开发及其Linux应用
- 高效火车时刻表查询系统:JPSKB
- Floyd算法:简化最短路径求解
- CookiePal:轻松查看管理Cookie信息
- 探索失落的经典:Visual dbase 5.5的前世今生
- 实现ExcelReader读取功能无需Office COM组件
- Myeclipse下可运行的JSP权限管理系统完整代码
- C#开发的WinForm皮肤制作工具提升界面个性化
- 高效实现高考成绩查询系统的操作指南
- 专业打字训练软件,助您快速精通五笔字型
- VC++环境下创建FAT32文件系统的方法
- VC与DirectX打造简易飞机游戏开发指南