如何使用Python-Plotly制作基本散点图？

有时候，任务是分析数据集并使用图表或图形来进行数据可视化。Plotly是一个好用的开源图形库，可以与Python一起使用，可以快速轻松地制作各种绘图和图表。本文使用两个不同的例子，使用Python代码和这个叫做Plotly的Python库来制作散点图。在第一个例子中，使用计算机系统中安装的Python来运行为制作散点图编写的Python程序。在另一个例子中，将展示如何使用Google Colab的方法，即使计算机上没有安装Python，也可以使用Python和Plotly，并制作散点图。在这两个例子中，使用了Kaggle的开源数据集进行数据分析和可视化。

使用的IRIS.csv文件

sepal_length,sepal_width,petal_length,petal_width,species
5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa
4.9,3,1.4,0.2,Iris-setosa
4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa
4.6,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa
5,3.6,1.4,0.2,Iris-setosa
5.4,3.9,1.7,0.4,Iris-setosa
4.6,3.4,1.4,0.3,Iris-setosa
5,3.4,1.5,0.2,Iris-setosa
4.4,2.9,1.4,0.2,Iris-setosa
…….., ….., ……, ……., ……..

这个CSV文件包含五列，分别命名为sepal_length、sepal_width、petal_length、petal_width和species。其中，我们将在例子1中使用sepal_width和petal_width进行散点图，而在例子2中，我们将使用sepal_length和petal_length进行散点图。

示例1：使用Python和Plotly制作散点图

设计步骤和编码

• 步骤1 – 首先导入pandas和plotly。Plotly是Python的开源图形库，用于制作散点图。

• 步骤2 – 读取IRIS.csv文件，因为数据集将用于制作散点图。

• 步骤3 – 创建一个名为dff的数据框并显示此数据框的列和内容。

• 步骤4 – 使用scatter()函数制作散点图，并指定sepal_width为x轴，petal_width为y轴。

• 步骤5 – 设置标记的样式，如大小和颜色。

• 步骤6 – 编写一个函数以显示散点图。使用cmd窗口运行程序。图表将在浏览器的新选项卡中打开。

示例2：在Google Colab上使用Python和Plotly制作散点图

设计步骤和编码

• 步骤1 – 使用Google帐号登录。进入Google Colab。打开一个新的Colab笔记本，并在其中编写Python代码。

• 步骤2 – 上传从 Kaggle 下载并保存的 IRIS.csv 文件，使用例子1中给出的链接，因为数据集将用于制作散点图。

• 步骤3 – 现在导入pandas和plotly。Plotly是Python的开源图形库，用于制作散点图。

• 步骤4 – 创建一个名为dff的数据框并显示此数据框的列和内容。

• 步骤5 – 使用scatter()函数制作散点图，并指定petal_length为x轴，sepal_length为y轴。

• 步骤6 – 编写一个函数以显示散点图。通过单击给定代码单元格上的播放按钮运行程序。结果将在colab笔记本中显示。

示例1：使用Python和Plotly制作散点图

保存用于数据分析的数据文件/ CSV文件

要制作散点图，我们将使用Kaggle上可用的数据。登录Kaggle并从此链接下载CSV文件

创建一个名为Scatter.py的文件。在该文件中写入以下代码

#导入所需库
import pandas as pd

#需要此库来制作散点图
import plotly.express as pxx

#读取CSV文件并制作数据框
dff = pd.read_csv("IRIS.csv")

#print the columns and data 
#打印列和数据
print(dff.head())

#制作散点图
figg = pxx.scatter(dff, x="sepal_width", y="petal_width")

#设置散点图的属性
figg.update_traces(marker=dict(size=12, line=dict(width=2, color="red")), selector=dict(mode='markers'))

#显示图表
figg.show()

在命令窗口运行Python文件

查看结果 – 示例1

示例1：使用Google Colab在Python上制作散点图

上传数据，CSV文件

#上传csv文件
from google.colab import dfiles
data_to_load = dfiles.upload() 

导入库并读取CSV文件

import pandas as pdd
import plotly.express as pxx

dff = pdd.read_csv("IRIS.csv")

打印结果并显示散点图

print(dff.head())
figg = pxx.scatter(dff, x="petal_length", y="sepal_length")
figg.show()  

查看结果

在这篇有关Python和Plotly的文章中，给出了两个不同示例来展示如何使用名为Plotly的Python库制作散点图。首先，介绍使用从Kaggle下载的数据集进行分析的方法。然后编写Python程序，使用Plotly的函数制作散点图。在第二个示例中，使用Google Colab编写Python程序，并使用相同的库和数据集制作散点图。