Python数据可视化：顶级绘图库plotly

fp = '/datasdc_3421/cgh/mix_preprocess/max_score'

df = pd.read_csv(fp, names=['test', 'max_score'], sep=' ')

import plotly
import plotly.graph_objs as go

max_score_list = df['max_score'].values

plotly.offline.init_notebook_mode(connected=True)
data = [go.Histogram(x=max_score_list, histnorm='probability')]
plotly.offline.iplot({
    "data": data,
    "layout": go.Layout(title="max score with ringtone repository")
})

有史以来最牛逼的绘图工具，没有之一
plotly是现代平台的敏捷商业智能和数据科学库，它作为一款开源的绘图库，可以应用于Python、R、MATLAB、Excel、JavaScript和jupyter等多种语言，主要使用的js进行图形绘制，实现过程中主要就是调用plotly的函数接口，底层实现完全被隐藏，便于初学者的掌握。

下面主要从Python的角度来分析plotly的绘图原理及方法：

安装plotly：
使用pip来安装plotly库，如果机器上没有pip，需要先进行pip的安装，这里主要介绍plotly的安装。

$ pip install plotly 
or 
$ sudo pip install plotly 
or update
$ pip install plotly --upgrade

输出方式：
在线：
将你的可视化图像保存到网站上，便于共享和保存。

import plotly.plotly as py
import plotly.graph_objs as go

py.sign_in('DemoAccount', '2qdyfjyr7o') # 注意：这里是plotly网站的用户名和密码

trace = go.Bar(x=[2, 4, 6], y= [10, 12, 15])
data = [trace]
layout = go.Layout(title='A Simple Plot', width=800, height=640)
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)

py.image.save_as(fig, filename='a-simple-plot.png')

from IPython.display import Image
Image('a-simple-plot.png')

离线：
直接在本地生成可视化图像，便于使用。

# -*- coding:utf-8 -*-

import plotly.plotly
import plotly.graph_objs as go

trace = go.Box(
    x=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
)
data = [trace]
plotly.offline.plot(data)  # 离线方式使用：offline

plotly绘图：
基本图表：20种
统计和海运方式图：12种
科学图表：21种
财务图表：2种
地图：8种
3D图表：19种
报告生成：4种
连接数据库：7种
拟合工具：3种
流动图表：4种
JavaScript添加自定义控件：13种

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作者：kevinelstri
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/kevinelstri/article/details/53000696
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