如何使用 Python-Plotly 制作基本散点图?
有时，任务是分析数据集并使用图表或图进行数据可视化。Plotly 是一个很好的开源图形库，可以与 Python 一起使用，用于快速轻松地制作各种图和图表。在本文中，使用两个不同的示例，这个名为 Plotly 的 Python 库与 Python 代码一起使用来制作散点图。在第一个示例中，安装在计算机系统中的 Python 用于运行为制作散点图而编写的 Python 程序。在另一个示例中，使用 Google Colab 展示了该方法，其中即使计算机中没有安装 Python，仍可以使用 Python 和 Plotly 并制作散点图。在这两个示例中，Kaggle 的开源数据集都用于数据分析和可视化。
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 …….., ….., ……, ……., ……..
此 CSV 文件包含五列，分别为 sepal_length、sepal_width、petal_length、petal_width 和 species。其中，我们将在示例 1 中使用 sepal_width 和 petal_width 绘制散点图，在示例 2 中使用 sepal_length 和 petal_length 绘制散点图。
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 是用于制作散点图的 Python 开源图形库。
步骤 2 - 现在读取 IRIS.csv 文件，因为此处给出的数据集将用于制作散点图。
步骤 3 - 制作一个数据框 dff 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 x 轴的 sepal_width 和 y 轴的 petal_width。
步骤 5 - 设置标记的样式，例如大小和颜色。
步骤 6 - 编写函数以显示散点图。使用 cmd 窗口运行该程序。该图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 帐户登录。转到 Google Colab。打开一个新的 Colab Notebook 并在其中编写 Python 代码。
步骤 2 - 使用示例 1 中提供的链接上传从 Kaggle 下载并保存的 IRIS.csv 文件，因为此处给出的数据集将用于制作散点图。
步骤 3 - 现在导入 pandas 和 plotly。 Plotly 是用于制作散点图的 Python 开源图形库。
步骤 4 - 制作一个数据框 dff 并显示该数据框的列和内容。
步骤 5 - 使用 scatter() 函数制作散点图，并指定 x 轴的 petal_length 和 y 轴的 sepal_length。
步骤 6 - 编写函数以显示散点图。通过单击给定代码单元上的播放按钮来运行程序。检查结果，因为它将显示在 colab 笔记本中。
示例 1:使用 Python 和 Plotly 制作散点图
保存数据分析所需的数据文件/csv 文件
为了制作散点图，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 −
制作一个名为 Scatter.py 的文件。在此文件中写入以下代码
#包含所需的库
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")
#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()
在命令窗口中运行 Python 文件
查看结果 - 示例 1
示例 1:在 Google Colab 上使用 Python 制作散点图
上传数据，CSV 文件
#上传 csv from google.colab import dfiles data_to_load = dfiles.upload()
包含库并读取 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 Python 和 Plotly 文章中，通过两个不同的示例，给出了如何使用名为 Plotly 的 Python 库制作散点图的方法。首先，给出了从 Kaggle 下载并保存数据集以供分析的方法。然后编写一个 Python 程序，使用 Plotly 中的函数制作散点图。在第二个示例中，使用 Google Colab 编写 Python 程序并使用相同的库和相同的数据集制作散点图。
