import plotly.plotly as plt
import plotly.offline as pltoff
from plotly.graph_objs import * # 生成折线图
def line_plots(name):
dataset = {'x': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
'y': [5, 4, 1, 3, 11, 2, 6, 7, 19, 20],
'z': [12, 9, 0, 0, 3, 25, 8, 17, 22, 5]} data_g = [] tr_x = Scatter(
x=dataset['x'],
y=dataset['y'],
name='y'
)
data_g.append(tr_x) tr_z = Scatter(
x=dataset['x'],
y=dataset['z'],
name='z'
)
data_g.append(tr_z) layout = Layout(title="line plots", xaxis={'title': 'x'}, yaxis={'title': 'value'})
fig = Figure(data=data_g, layout=layout)
pltoff.plot(fig, filename=name) # 生成散点图
def scatter_plots(name):
dataset = {'x': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
'y': [5, 4, 1, 3, 11, 2, 6, 7, 19, 20],
'text': ['5_txt', '4_txt', '1_txt', '3_txt', '11_txt', '2_txt', '6_txt', '7_txt', '19_txt', '20_txt']} data_g = [] tr_x = Scatter(
x=dataset['x'],
y=dataset['y'],
text=dataset['text'],
textposition='top center',
mode='markers+text',
name='y'
)
data_g.append(tr_x) layout = Layout(title="scatter plots", xaxis={'title': 'x'}, yaxis={'title': 'value'})
fig = Figure(data=data_g, layout=layout)
pltoff.plot(fig, filename=name) # 生成柱状图
def bar_charts(name):
dataset = {'x': ['Windows', 'Linux', 'Unix', 'MacOS'],
'y1': [45, 26, 37, 13],
'y2': [19, 27, 33, 21]}
data_g = []
tr_y1 = Bar(
x=dataset['x'],
y=dataset['y1'],
name='v1'
)
data_g.append(tr_y1) tr_y2 = Bar(
x=dataset['x'],
y=dataset['y2'],
name='v2'
)
data_g.append(tr_y2)
layout = Layout(title="bar charts", xaxis={'title': 'x'}, yaxis={'title': 'value'})
fig = Figure(data=data_g, layout=layout)
pltoff.plot(fig, filename=name) # 生成饼图
def pie_charts(name):
dataset = {'labels': ['Windows', 'Linux', 'Unix', 'MacOS', 'Android', 'iOS'],
'values': [280, 25, 10, 100, 250, 270]}
data_g = []
tr_p = Pie(
labels=dataset['labels'],
values=dataset['values']
)
data_g.append(tr_p)
layout = Layout(title="pie charts")
fig = Figure(data=data_g, layout=layout)
pltoff.plot(fig, filename=name) # 充满区域的图
def filled_area_plots(name):
dataset = {'x': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
'y1': [5, 4, 1, 3, 11, 2, 6, 7, 19, 20],
'y2': [12, 9, 0, 0, 3, 25, 8, 17, 22, 5],
'y3': [13, 22, 46, 1, 15, 4, 18, 11, 17, 20]} dataset['y1_stack'] = dataset['y1']
dataset['y2_stack'] = [y1 + y2 for y1, y2 in zip(dataset['y1'], dataset['y2'])]
dataset['y3_stack'] = [y1 + y2 + y3 for y1, y2, y3 in zip(dataset['y1'], dataset['y2'], dataset['y3'])] dataset['y1_text'] = ['%s(%s%%)' % (y1, y1 * 100 / y3_s) for y1, y3_s in zip(dataset['y1'], dataset['y3_stack'])]
dataset['y2_text'] = ['%s(%s%%)' % (y2, y2 * 100 / y3_s) for y2, y3_s in zip(dataset['y2'], dataset['y3_stack'])]
dataset['y3_text'] = ['%s(%s%%)' % (y3, y3 * 100 / y3_s) for y3, y3_s in zip(dataset['y3'], dataset['y3_stack'])] data_g = []
tr_1 = Scatter(
x=dataset['x'],
y=dataset['y1_stack'],
text=dataset['y1_text'],
hoverinfo='x+text',
mode='lines',
name='y1',
fill='tozeroy'
)
data_g.append(tr_1) tr_2 = Scatter(
x=dataset['x'],
y=dataset['y2_stack'],
text=dataset['y2_text'],
hoverinfo='x+text',
mode='lines',
name='y2',
fill='tonexty'
)
data_g.append(tr_2) tr_3 = Scatter(
x=dataset['x'],
y=dataset['y3_stack'],
text=dataset['y3_text'],
hoverinfo='x+text',
mode='lines',
name='y3',
fill='tonexty'
)
data_g.append(tr_3) layout = Layout(title="filled area plots", xaxis={'title': 'x'}, yaxis={'title': 'value'})
fig = Figure(data=data_g, layout=layout)
pltoff.plot(fig, filename=name) if __name__ == '__main__':
name = 'test4.html'
# line_plots(name)
scatter_plots(name)
# bar_charts(name)
# pie_charts(name)
# filled_area_plots(name)

plotly绘图的更多相关文章

  1. Python使用Plotly绘图工具,绘制直方图

    今天我们再来讲解一下Python使用Plotly绘图工具如何绘制直方图 使用plotly绘制直方图需要用到graph_objs包中的Histogram函数 我们将数据赋值给函数中的x变量,x = da ...

  2. Python使用Plotly绘图工具,绘制面积图

    今天我们来讲一下如何使用Python使用Plotly绘图工具,绘制面积图 绘制面积图与绘制散点图和折线图的画法类似,使用plotly graph_objs 中的Scatter函数,不同之处在于面积图对 ...

  3. Python使用Plotly绘图工具,绘制饼图

    今天我们来学习一下如何使用Python的Plotly绘图工具,绘制饼图 使用Plotly绘制饼图的方法,我们需要使用graph_objs中的Pie函数 函数中最常用的两个属性values,用于赋值给需 ...

  4. Python使用Plotly绘图工具,绘制甘特图

    今天来讲一下如何使用Python 的绘图工具Plotly来绘制甘特图的方法 甘特图大家应该了解熟悉,就是通过条形来显示项目的进度.时间安排等相关情况的. 我们今天来学习一下,如何使用ployly来绘制 ...

  5. Python使用Plotly绘图工具,绘制气泡图

    今天来讲讲如何使用Python 绘图工具,Plotly来绘制气泡图. 气泡图的实现方法类似散点图的实现.修改散点图中点的大小,就变成气泡图. 实现代码如下: import plotly as py i ...

  6. Python使用Plotly绘图工具,绘制散点图、线形图

    今天在研究Plotly绘制散点图的方法 使用Python3.6 + Plotly Plotly版本2.0.0 在开始之前先说说,还需要安装库Numpy,安装方法在我的另一篇博客中有写到:https:/ ...

  7. Plotly绘图工具(多用于统计)

    作者:桂. 时间:2017-04-23  23:52:14 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6754769.html 前言 无意中考到一个小工具,网址为: ...

  8. Python使用Plotly绘图工具,绘制水平条形图

    水平条形图与绘制柱状图类似,大家可以先看看我之前写的博客,如何绘制柱状图 水平条形图需要在Bar函数中设置orientation= 'h' 其他的参数与柱状图相同.也可以通过设置barmode = ' ...

  9. Python使用Plotly绘图工具,绘制柱状图

    使用Plotly绘制基本的柱状图,需要用到的函数是graph_objs 中 Bar函数 通过参数,可以设置柱状图的样式. 通过barmod进行设置可以绘制出不同类型的柱状图出来. 我们先来实现一个简单 ...

随机推荐

  1. Spring实战(三)Spring中装配Bean的三种方式---XML、JavaConfig、AutoWire

    创建应用对象之间协作关系的行为称为装配(wiring),这也是依赖注入的本质. Spring容器负责创建应用程序中的bean并通过DI来协调这些对象之间的关系,而开发者需要告诉Spring需要创建哪些 ...

  2. C++反汇编第三讲,反汇编中识别继承关系,父类,子类,成员对象

    讲解目录: 1.各类在内存中的表现形式   备注: 主要复习开发知识,和反汇编没有关系,但是是理解反汇编的前提.     2.子类继承父类 2.1 子类中有虚函数,父类中有虚函数 : 都有的情况下   ...

  3. 关于SpringMVC的几件小事

    一.SpringMVC表单标签He处理静态资源 1.Spring的表单标签 通过SpringMVC的表单标签可以实现将模型数据中的属性和HTML表单元素相绑定,以实现表单数据更便捷编辑和表单值的回显. ...

  4. splice与slice区别

    共同点:均是删除数组元素并返回结果. 区别:splice会改变原数组,而slice不会.并且splice会导致数组塌陷. 数组塌陷:使用splice删除元素时,剩余的数组元素索引的顺讯会改变. let ...

  5. 微信小程序中weui使用方法

    1.git下载,找到dist文件: https://github.com/wechat-miniprogram/weui-miniprogram 2.把dist文件中的style复制到根目录 app. ...

  6. jstl的forEach 循环

    jstl的forEach循环一般有两种格式 1.当需要操作循环的下标时,或者需要固定循环的次数时: <c:forEach begin="0" end="5" ...

  7. 9.EL表达式 和 JSTL核心标签库

    EL表达式 1./*获取数据*/ (某个web域中的对象,访问javabean的属性.访问List集合.访问Map集合.访问数组) <html> <head> <titl ...

  8. [react] - 循环请求 redux-saga

    //根据uuid 获取 apt报告信息 *getNotesByUid({ payload, callback }, { call, put }) { // payload 是个数组, 并发执行,参考r ...

  9. 【atcoder】Enclosed Points [abc136F]

    题目传送门:https://atcoder.jp/contests/abc136/tasks/abc136_f 题目大意:在平面上有$n$个点我们,定义一个点集的权值为平面上包含这个点集的最小矩形所包 ...

  10. django的几种缓存配置

    前言 首先说,为什么要用缓存的,由于Django是动态网站,所有每次请求均会去数据进行相应的操作,当程序访问量大时,耗时必然会更加明显,最简单解决方式是使用:缓存,缓存将一个某个views的返回值保存 ...