Python-Plotly实现数据可视化的五种动图形式_基于plotly的动态可视化绘图

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前言

数据可以帮助我们描述这个世界、阐释自己的想法和展示自己的成果，但如果只有单调乏味的文本和数字，我们却往往能难抓住观众的眼球。而很多时候，一张漂亮的可视化图表就足以胜过千言万语

本文将介绍 5 种基于 Plotly 的可视化方法，你会发现，原来可视化不仅可用直方图和箱形图，还能做得如此动态好看甚至可交互。

那么，Plotly 有哪些好处？Plotly 的整合能力很强：可与 Jupyter Notebook 一起使用，可嵌入网站，并且完整集成了 Dash——一种用于构建仪表盘和分析应用的出色工具。

启动

如果你还没安装 Plotly，只需在你的终端运行以下命令即可完成安装：

pip install plotly

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安装完成后，就开始使用吧！

动画

在研究这个或那个指标的演变时，我们常涉及到时间数据。Plotly 动画工具仅需一行代码就能让人观看数据随时间的变化情况，如下图所示：

代码如下：

import plotly.express as px
from vega\_datasets import data
df = data.disasters()
df = df\[df.Year > 1990\]
fig = px.bar(df,
             y="Entity",
             x="Deaths",
             animation\_frame="Year",
             orientation='h',
             range\_x=\[0, df.Deaths.max()\],
             color="Entity")
# improve aesthetics (size, grids etc.)
fig.update\_layout(width=1000,
                  height=800,
                  xaxis\_showgrid=False,
                  yaxis\_showgrid=False,
                  paper\_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
                  plot\_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
                  title\_text='Evolution of Natural Disasters',
                  showlegend=False)
fig.update\_xaxes(title\_text='Number of Deaths')
fig.update\_yaxes(title\_text='')
fig.show()

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只要你有一个时间变量来过滤，那么几乎任何图表都可以做成动画。下面是一个制作散点图动画的例子：

import plotly.express as px
df = px.data.gapminder()
fig = px.scatter(
    df,
    x="gdpPercap",
    y="lifeExp",
    animation\_frame="year",
    size="pop",
    color="continent",
    hover\_name="country",
    log\_x=True,
    size\_max=55,
    range\_x=\[100, 100000\],
    range\_y=\[25, 90\],

    #   color\_continuous\_scale=px.colors.sequential.Emrld
)
fig.update\_layout(width=1000,
                  height=800,
                  xaxis\_showgrid=False,
                  yaxis\_showgrid=False,
                  paper\_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
                  plot\_bgcolor='rgba(0,0,0,
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