Python中Plotly绘图工具的简单使用 Plotly绘图工具使用技巧 _Plotly绘图工具

很多小伙伴对python绘制图这块内容还不是特别的清楚，所以今天分享这篇文章主要为大家介绍了python中Plotly绘图工具的简单使用 Plotly绘图工具使用技巧，文章中内容简单易懂，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下。

它的绘图种类超多，而且呈现的效果也会各有各的特点，非常的美观，主要是还可以保存和分享最后的绘图结果，最重要的是它跟web可以一起使用。绘制的结果可以通过浏览器进行查看且是一个html文件。
1、使用之前我们要先导入相应的库，如下：
import osimport numpy as npimport pandas as pdimport plotly as pyimport plotly.graph_objs as goimport plotly.expression as pxfrom plotly import tools2、绘图的基本原理
在上面导入的第五六两个库中，就是plotly里面两个比较常见的库，一个是能很好的画出简单又好看的图片，但是需要费很多的时间，第二个使用expression，它在数据组织上比较容易操作。
【Python中Plotly绘图工具的简单使用 Plotly绘图工具使用技巧】1）、graph_objs as go绘图原理
df = pd.read_excel("HH.xlsx")步骤一
t0 = go.Scatter(x=df["成绩"],y=df["总成绩"],name="平均成绩")t1 = go.Scatter(x=df["成绩"],y=df["总成绩"],name="平均成绩")步骤二
data = [t0,t1]步骤三
fig = go.Figure(data)步骤四
fig.update_layout( title="成绩分析", xaxis_title="总成绩", yaxis_title="平均成绩")步骤五
fig.show()在示例中，我们先对Plotly中的轨迹进行设置t,所有的轨迹都是t，将它变成一个列表，每一个轨迹都放在不同的列表中，创建一个画布的时候就对轨迹列表进行传入，传入的地方在Figure中，在使用layout添加一些x、y轴标签、标题等参数，最后对图片进行展示。
2）、expression as px库的绘图原理
H1 = pd.read_excel("hh.xlsx",sheet_name="Sheet1")fig = px.scatter,hh="大象的高度",y="大象的宽度",color="大象的种类")fig.show()在这个示例中，我们使用的是px库绘制一个图形，它在调用px绘制图的时候，会自动给我们创建一个画布，并且对图像进行画出。
到此这篇关于python中Plotly绘图工具的简单使用，Plotly绘图工具使用技巧的文章就简单的介绍到这了,想要更多相关python Plotly绘图内容可以继续关注学习。

Python中Plotly绘图工具的简单使用 Plotly绘图工具使用技巧

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