Une histoire sur la compréhension de la structure de l'intrigue
plotly est un package qui crée des graphiques dynamiques pouvant être utilisés en JavaScript, R et Python.
Un graphique dynamique est un graphique qui peut être déplacé comme suit.
Vous pouvez facilement créer un graphique dynamique en préparant les arguments spécifiés comme d'autres fonctions. Javascript "plotly.js" python est parfois appelé "plotly.py" pour le distinguer des autres
tracé une fois transforme une trame de données comme des pandas ou un tableau de numpy au format json et la maintient. Il peut être exécuté et enregistré au format html par javascript
Si vous créez le code HTML suivant avec un éditeur de texte, un tracé à barres sera créé.
<body>
<script src="https://cdn.plot.ly/plotly-latest.min.js"></script>
<div id="graph" style="width: 600px; height: 400px;"></div>
<script>
//Écris la valeur de X
var x = ["giraffes","orangutans","monkeys"];
//Écris la valeur de Y
var y = [20,14,23];
var data = [{ name: 'sample', x : x, y : y, type: 'bar'}];
var layout = { legend : { showlegend : false } };
Plotly.newPlot("graph", data, layout);
</script>
</body>
python==3.8 plotly==4.10.0
Je ferai la même chose avec python
import plotly.express as px
fig = px.bar(x=["giraffes","orangutans","monkeys"],
y=[20,14,23])
fig.show()
Les cadres de données et les matrices sont plus faciles à gérer et peuvent être transmis plus facilement avec python qu'avec html. Surtout, il est complété comme une fonction et peut être exécuté avec le moins de code possible.
J'ai mentionné plus tôt qu'il contient des données internes de type json. plotly a une fonction de tracé hors ligne, en insérant des données au format json créées avec python directement ici. Vous pouvez faire la même chose qu'avec la fonction
data2=[dict(x=["giraffes","orangutans","monkeys"],
y=[20,14,23],
type='bar'
)]
import plotly
plotly.offline.iplot({
"data": data2
})
data2 est
[{'x': ['giraffes', 'orangutans', 'monkeys'],
'y': [20, 14, 23],
'type': 'bar'}]
Est tenu comme. Il n'est pas toujours nécessaire de le créer avec dict ou list, Il n'y a aucun problème s'il peut être formaté en données avec une structure similaire
data2=[
{
"x": [
"giraffes",
"orangutans",
"monkeys"
],
"y": [
20,
14,
23
],
"type": "bar"
}
]
j'essaierai
import plotly
plotly.offline.iplot({
"data": data2
})
C'est fait.
De cette manière, en donnant "data" et "layout" comme json, ce qui n'est pas mentionné ci-dessus, le tracé est terminé.
Je peux tracer en passant l'argument expliqué dans la fonction de barre de la référence Web officielle. Si vous vous souvenez comment passer en type json, vous pourrez changer librement le titre etc.
(Si vous vous y tenez, l'effort va exploser, alors surveillez la situation là-bas)
La description officielle de la fonction peut également avoir une description de format json similaire, Je pense que ce sera plus facile à apprendre si vous comprenez ce genre de structure.
Utilisez scatter_geo et essayez également de spécifier la disposition
import plotly
import pandas as pd
import plotly.express as px
geo_info = pd.DataFrame()
geo_info['latitude']=[36,50]
geo_info['longitude']=[140,50]
geo_info['color']=[80,5]
fig = px.scatter_geo(geo_info,
lat='latitude',
lon='longitude',
color='color',
range_color=(0, 100),
title='Tokyo and Paris',
projection="equirectangular")
fig.show()
J'ai pu faire une bonne intrigue très facilement
Essayez de changer le titre d'affichage à l'aide de la mise en page et de renommer la barre de couleurs à partir des données Par défaut, le nom de la barre de couleur est une règle pour donner le nom de colonne passé.
data1 = [dict(type='scattergeo',
lat=geo_info['latitude'],
lon=geo_info['longitude'],
marker = dict(#size = 9,
#autocolorscale=False,
#colorscale = 'Viridis',
color = geo_info['color'],
colorbar = dict(title='color bar!!!')
)
)]
layout1 = dict(title='Tokyo and Paris from layout',
geo = dict(projection = dict(type ='equirectangular'),
showland = True,
#landcolor="rgb(250,250,250)",
#subunitcolor = "rgb(217,217,217)",
#countrycolor = "rgb(217,217,217)",
countrywidth =0.5,
subunitwidth=0.5)
)
import plotly
plotly.offline.iplot({
"data": data1,
"layout": layout1
})
C'est fait.
Vous pourrez le personnaliser librement comme ça Si vous le mettez dans le coin de votre tête, cela vous aidera à comprendre comment l'utiliser de manière intrigue.
Si vous souhaitez personnaliser mais ne savez pas comment passer json Sélectionnez le type de tracé que vous souhaitez dessiner à partir de plotly chart-studio et de viwer
Sélectionnez python & R
Vous pouvez voir json comment vous transmettez les données Vous pouvez dessiner ceci en le passant à un tracé hors ligne
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