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基于Python3 的 Plotly 绘图教程

数据可视化课程小组：金笑缘 陈科锜 李昱勇 唐陆禛

本教程已使用Docsify部署于网页，可访问 http://plotly.fishiu.com/

本教程将分为四个部分：

  • Plotly 安装指南
  • Plotly 基本绘图操作
  • Plotly 多子图绘图操作
  • Plotly 图表案例

Plotly简介

Plotly是一个交互式绘图库，提供了JavaScript、Python和R三种接口，本教程将重点介绍使用Plotly for Python进行绘图。

Plotly有三种不同的Python API，可以选择用不同的方法来绘图：

  • 面向对象的API，通过plotly.graph_objects模块的图表对象进行绘制
  • 数据驱动的API，通过构造类似JSON的数据结构进行绘制
  • 高级绘图接口，是对底层绘图方法的包装，即plotly.express模块

面向对象API

使用graph_objects模块进行绘图时，用户需要定义画布对象go.Figure()、样式对象go.Layout()、迹线对象如散点图go.Scatter()、柱状图go.Bar()等，组合后进行渲染。

数据驱动API

Plotly的可视化建立在JSON数据结构之上，trace是一个字典，包含了要绘制的数据和颜色、线性等绘图指令，用于指定一组数据如何呈现；用列表组织多个trace构成了data，即在一张图表中要展示的所有trace；layout也是一个字典，用于设置图表的布局，包括标题、字体等属性，将data和layout组合在一起就构成了一张图表。这种方法直接对应于Plotly的JavaScript实现中的JSON API。

高级绘图接口

express模块是对绘图对象进行封装的高级API，类似于seaborn对matplotlib的封装，可以让用户用很少的代码进行绘图。

本教程主要介绍使用面向对象的graph_objects模块进行绘图的方法。

安装指南

Python 环境安装

推荐使用 conda 包管理工具（Anaconda 或者 Miniconda）并以 Jupyter Notebook 为主要开发环境。

$ conda create -n plotly python=3.7  # 建立名为plotly的虚拟环境
$ conda activate plotly  # 激活虚拟环境

Plotly 软件安装

使用pip进行安装

$ pip install plotly          # 不指定版本号
$ pip install plotly==4.14.3  # 指定版本号

或使用conda安装：

$ conda install -c plotly=4.14.3

本教程基于的软件版本为

  • python==3.7.10
  • plotly==4.14.3

如果有导出多种图片格式的需要，可以安装 plotly-orca 包

$ conda install -c plotly plotly-orca==1.2.1 psutil requests

一个demo

import plotly.graph_objects as go
fig = go.Figure(data=go.Bar(x=[1, 2, 3], y=[2, 3, 1]))
fig.show()

运行以上代码，如成功显示图表如下即说明安装成功Plotly。

demo-bar

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