Emplacement de modification du code lors de l'utilisation de plotly gratuitement

La session d'étude d'aujourd'hui était la visualisation de graphiques, mais j'ai trouvé que l'intrigue était vraiment cool, donc je vais laisser une note. スクリーンショット 2017-09-20 4.29.47.png

J'ai mal compris qu'il fallait se connecter, On m'a dit lors d'une session d'étude, mais il semble que je n'ai pas eu besoin de m'inscrire pour l'exécuter en mode hors ligne. Merci de me l'avoir dit.

Si vous souhaitez l'utiliser, veuillez l'utiliser avec un notebook jupyter. complotement est du côté de. https://github.com/miyamotok0105/pydata-book/blob/master/ch08-J.ipynb

En premier lieu, veuillez vous référer au graphique ici. https://qiita.com/alchemist/items/544d45480ce9c1ca2c16

Correction de code

C'est OK si vous le modifiez pour utiliser plotly.offline au lieu de plotly.plotly </ b>

Par exemple, des corrections de cartographie

スクリーンショット 2017-09-20 4.10.28.png

python


import plotly.plotly as py#ici
import pandas as pd

df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/2011_us_ag_exports.csv')

for col in df.columns:
    df[col] = df[col].astype(str)

scl = [[0.0, 'rgb(242,240,247)'],[0.2, 'rgb(218,218,235)'],[0.4, 'rgb(188,189,220)'],\
            [0.6, 'rgb(158,154,200)'],[0.8, 'rgb(117,107,177)'],[1.0, 'rgb(84,39,143)']]

df['text'] = df['state'] + '<br>' +\
    'Beef '+df['beef']+' Dairy '+df['dairy']+'<br>'+\
    'Fruits '+df['total fruits']+' Veggies ' + df['total veggies']+'<br>'+\
    'Wheat '+df['wheat']+' Corn '+df['corn']

data = [ dict(
        type='choropleth',
        colorscale = scl,
        autocolorscale = False,
        locations = df['code'],
        z = df['total exports'].astype(float),
        locationmode = 'USA-states',
        text = df['text'],
        marker = dict(
            line = dict (
                color = 'rgb(255,255,255)',
                width = 2
            ) ),
        colorbar = dict(
            title = "Millions USD")
        ) ]

layout = dict(
        title = '2011 US Agriculture Exports by State<br>(Hover for breakdown)',
        geo = dict(
            scope='usa',
            projection=dict( type='albers usa' ),
            showlakes = True,
            lakecolor = 'rgb(255, 255, 255)'),
             )
    
fig = dict( data=data, layout=layout )
py.iplot( fig, filename='d3-cloropleth-map' )#ici

Changé de plotly.plotly à plotly.offline.

# import plotly.plotly as py
from plotly.offline import download_plotlyjs, init_notebook_mode, plot, iplot

Changé de py.iplot à iplot.

python


fig = dict( data=data, layout=layout )
#py.iplot( fig, filename='d3-cloropleth-map' )
iplot( fig, filename='d3-cloropleth-map' )

Vous pouvez le changer de cette manière.

Texte intégral.

python


# import plotly.plotly as py
from plotly.offline import download_plotlyjs, init_notebook_mode, plot, iplot
import pandas as pd

df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/2011_us_ag_exports.csv')

for col in df.columns:
    df[col] = df[col].astype(str)

scl = [[0.0, 'rgb(242,240,247)'],[0.2, 'rgb(218,218,235)'],[0.4, 'rgb(188,189,220)'],\
            [0.6, 'rgb(158,154,200)'],[0.8, 'rgb(117,107,177)'],[1.0, 'rgb(84,39,143)']]

df['text'] = df['state'] + '<br>' +\
    'Beef '+df['beef']+' Dairy '+df['dairy']+'<br>'+\
    'Fruits '+df['total fruits']+' Veggies ' + df['total veggies']+'<br>'+\
    'Wheat '+df['wheat']+' Corn '+df['corn']

data = [ dict(
        type='choropleth',
        colorscale = scl,
        autocolorscale = False,
        locations = df['code'],
        z = df['total exports'].astype(float),
        locationmode = 'USA-states',
        text = df['text'],
        marker = dict(
            line = dict (
                color = 'rgb(255,255,255)',
                width = 2
            ) ),
        colorbar = dict(
            title = "Millions USD")
        ) ]

layout = dict(
        title = '2011 US Agriculture Exports by State<br>(Hover for breakdown)',
        geo = dict(
            scope='usa',
            projection=dict( type='albers usa' ),
            showlakes = True,
            lakecolor = 'rgb(255, 255, 255)'),
             )
    
fig = dict( data=data, layout=layout )
iplot( fig, filename='d3-cloropleth-map' )

C'est cool de pouvoir faire même avec un bouton comme celui-ci.

スクリーンショット 2017-09-20 4.29.47.png スクリーンショット 2017-09-20 4.30.41.png

Il y a plus d'échantillons, alors je me demande si je peux le refaire lors d'une réunion pour toucher ce domaine. https://plot.ly/python/

À bientôt

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