有时，任务是分析数据集并使用图表或绘图进行数据可视化。 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绘图和图表。在本文中，使用两个不同的示例，将名为 plotly 的 python 库与 python 代码结合使用来绘制散点图。在第一个示例中，计算机系统中安装的python用于运行为制作散点图而编写的python程序。另一个例子，使用google colab展示了在计算机中没有安装python的情况下，仍然可以使用python和plotly并可以制作散点图的方法。在这两个示例中，都使用 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,species5.1,3.5,1.4,0.2,iris-setosa4.9,3,1.4,0.2,iris-setosa4.7,3.2,1.3,0.2,iris-setosa4.6,3.1,1.5,0.2,iris-setosa5,3.6,1.4,0.2,iris-setosa5.4,3.9,1.7,0.4,iris-setosa4.6,3.4,1.4,0.3,iris-setosa5,3.4,1.5,0.2,iris-setosa4.4,2.9,1.4,0.2,iris-setosa…….., ….., ……, ……., ……..
此 csv 文件包含名为 sepal_length、sepal_width、petal_length、petal_width 和species 的五列。其中，我们将在示例 1 中使用 sepal_width 和 petal_width 作为散点图，在示例 2 中使用 sepal_length 和 petal_length 作为散点图。
示例 1：使用 python 和 plotly 制作散点图设计步骤和编码第 1 步 - 首先导入 pandas 并绘制。 plotly 是 python 的开源图形库，将用于制作散点图。
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。
第 3 步 - 制作一个数据框 dff 并显示该数据框的列和内容。
第 4 步 - 使用 scatter() 函数绘制散点图，并指定 x 轴的 sepal_width 和 y 轴的 petal_width。
第 5 步 - 设置标记的样式，例如大小和颜色。
第 6 步 - 编写函数来显示散点图。使用 cmd 窗口运行程序。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第 1 步 - 使用 google 帐户登录。前往谷歌 colab。打开一个新的 colab notebook 并在其中编写 python 代码。
第 2 步 - 使用示例 1 中给出的链接上传从 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。
第 3 步 - 现在导入 pandas 并绘制。 plotly 是 python 的开源图形库，将用于制作散点图。
第 4 步 - 制作一个数据框 dff 并显示该数据框的列和内容。
第 5 步 - 使用 scatter() 函数绘制散点图，并指定 x 轴的 petal_length 和 y 轴的 sepal_length。
第 6 步 - 编写函数来显示散点图。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 上的可用数据。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
#include the required librariesimport pandas as pd#this library is needed to make the scatter plotimport plotly.express as pxx#read the csv file and make a dataframedff = pd.read_csv(iris.csv)#print the columns and data print(dff.head())#make the scatter plotfigg = pxx.scatter(dff, x=sepal_width, y=petal_width)#set the properties of the scatter plotfigg.update_traces(marker=dict(size=12, line=dict(width=2, color=red)), selector=dict(mode='markers'))#display the chartfigg.show()
在命令行窗口中运行 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#uploading the csvfrom google.colab import dfilesdata_to_load = dfiles.upload()
包含库并读取 csv 文件import pandas as pddimport plotly.express as pxxdff = 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 下载并保存数据集进行分析的方法。然后编写一个 python 程序来使用 plotly 中的函数绘制散点图。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。
以上就是如何使用python-plotly制作基本的散点图？的详细内容。