Auf einen Blick: Plotly ist ein Python-Charting-Framework für interaktive Datenvisualisierung, das JavaScript für dynamische Diagramme unterstützt. Benutzer können nach der Installation der Bibliothek mit pip Diagramme in Jupyter-Notizbüchern erstellen. Ein öffentliches Repository bietet Beispiele und Daten zur Referenz.
- Die Installation erfordert den Befehl: pip install plotly==4.2.1.
- Interaktive Diagramme können mithilfe bereitgestellter Codebeispiele erstellt werden.
Plotly ist ein Diagramm-Framework für Python und andere Programmiersprachen. Was Plotly unterscheidet, ist, dass es JavaScript unterstützt, sodass es auf Mausereignisse reagiert. Zum Beispiel kannst du Annotationsfenster erscheinen lassen, wenn jemand den Cursor über das Diagramm bewegt. Plotly verarbeitet Python Pandas DataFrames nicht nativ. Damit Plotly damit funktioniert, musst du diese zuerst in Wörterbücher umwandeln oder Plugins verwenden. Eine große Sammlung von Diagrammen ist in diesem öffentlichen Repository verfügbar und in folgende Kategorien gruppiert:
Hinweis: Plotly ist kostenlos und bietet kostenpflichtige Versionen an, einschließlich der Chart Studio-Plattform , auf der man Diagramme ohne Programmierung erstellen kann. Das ist etwas irreführend, da man trotzdem Code schreiben müsste, um die Daten zu transformieren, aber das kann man selbst ausprobieren.
Plotly-Python-Beispiel mit Code und Daten
Hier geben wir ein Beispiel dafür, wie man die einfachsten Plotly-Diagramme zeichnet und was man braucht, um mit Python damit zu beginnen. Der Code ist hier verfügbar und die Daten hier. Zuerst musst du Zeppelin oder Jupyter Notebook für eine grafische Umgebung verwenden, in der du sowohl Diagramme zeichnen als auch Grafiken anzeigen kannst. Dann fügst du Plotly so zu Python hinzu.
pip install plotly==4.2.1
Der Code, erklärt
Bevor wir zum Code kommen, ein paar Anmerkungen:
- Zusätzlich zum Zeichnen der Grafik kannst du sie als HTML-Datei speichern. Schau dir diese Datei an und siehst, dass sie sowohl ein grafisches Bild als auch JavaScript enthält, um sie interaktiv zu machen.
- Es könnte eine Verzögerung bei der Erstellung des Diagramms geben oder es wird gar nicht generiert. Wir haben diesen Code mit Safari- und Chrome-Browsern getestet. Wenn Sie online suchen, erhalten Sie widersprüchliche Anweisungen, wie man Diagramme in verschiedenen grafischen Umgebungen darstellt. Wenn Sie weiterhin Probleme haben, ein Diagramm zu erstellen, kontaktieren Sie uns blogs@bmc.com, geben Sie Ihre Betriebssystem- und Browserdaten an, und wir schauen uns das an.
Nun zum vollständigen Code. Die Daten, die wir verwenden, sind Ernährungsinformationen über einen Zeitraum von 8 Tagen. Der erste Teil sieht so aus:
Als Nächstes importieren wir eine CSV-Datei, dann zeichnen wir x und y auf, wobei x das Datum und y eine ausgewählte Spalte ist:
x=daily.index.values,y=daily['Carbohydrates (g)'])
Datum war ursprünglich eine Spalte, aber da wir die Daten nach Datum gruppiert und zusammengezählt haben...
daily = df.groupby('Date').sum()
... Es wurde zum Dataframe-Index, daher verwenden wir daily.index.values , um die Werte zu erhalten. Dies ist ein einfaches Balkendiagramm (go. Balken) mit x- und y-Werten.
from plotly.offline import plot
import pandas as pd
df = pd.read_csv("/home/ubuntu/Downloads/diet.csv")
daily = df.groupby('Date').sum()
import plotly.graph_objects as go
fig = go.Figure(
data=[go.Bar(x=daily.index.values,y=daily['Carbohydrates (g)'])],
layout_title_text="A Figure Displayed with fig.show()"
)
fig.show()
Abschließend hier das resultierende Diagramm. Fahre mit dem Mauszeiger über einen Punkt, um den Wert des Punktes zu sehen. Das ist JavaScript, das die Arbeit für dich erledigt.
Leitfaden zur Datenvisualisierung
- Der Datenvisualisierungs-Anfängerleitfaden
- Einführung in Graphdatenbanken
- Anwendungsfälle für Graphdatenbanken
- Einführung in die Neo4j-Graphdatenbank
- Neo4j-Graphdatenbank-Abfragen
- Matplotlib-Streu- und Liniendiagramme erklärt
- Wie man Nebenhandlungen in Matplotlib hinzufügt
- Matplotlib-Logarithmische Skala
- Verwendung von Matplotlib zum Zeichnen von Diagrammen und Graphen
- Wie man 3D-Diagramme mit Matplotlib zeichnet
- Plotly Python Tutorial
- Ermöglichung der Bürgerdatenwissenschaftler
Diese Beiträge sind meine eigenen und spiegeln nicht unbedingt die Position, Strategien oder Meinung von BMC wider.