数据可视化plotly模块用什么写

Aidan • 2024 年 7 月 20 日下午11:07 • 数据可视化

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数据可视化plotly模块用什么写

数据可视化plotly模块用Python、JavaScript、R。其中，Python是最常用的语言。使用Python进行数据可视化时，Plotly模块提供了丰富的功能，可以创建高质量的交互式图表。Python的易用性和广泛的库支持使其成为数据分析和可视化的首选语言。Plotly还支持JavaScript和R，这使得开发者可以根据具体需求选择最合适的编程语言进行数据可视化。

一、PYTHON

Python 是数据科学和数据可视化的首选编程语言之一。使用Plotly进行数据可视化时，Python 提供了广泛的功能和库支持，使开发者能够轻松创建高质量的图表。以下是 Python 中使用 Plotly 的一些关键点：

1、安装和设置
在开始使用 Plotly 进行数据可视化之前，需要安装 Plotly 库。可以使用以下命令进行安装：

pip install plotly

安装完成后，可以通过导入 Plotly 库并进行基本设置来开始创建图表。

import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go

2、创建基本图表
Plotly 提供了一些快速创建图表的方法。例如，使用 plotly.express 模块可以轻松创建散点图、柱状图和折线图等。以下是一个简单的散点图示例：

import plotly.express as px
df = px.data.iris()
fig = px.scatter(df, x='sepal_width', y='sepal_length', color='species')
fig.show()

3、定制图表
Plotly 的强大之处在于其高度的可定制性。可以通过 plotly.graph_objects 模块创建更加复杂和定制的图表。例如，可以添加多个图层、设置图表布局和样式等：

fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Scatter(x=[1, 2, 3], y=[4, 5, 6], mode='lines+markers', name='lines+markers'))
fig.update_layout(title='Custom Plot', xaxis_title='X Axis', yaxis_title='Y Axis')
fig.show()

4、交互性和动画
Plotly 支持创建交互式图表和动画，使数据更具吸引力和易解释。例如，可以通过滑块和按钮来控制数据的显示：

import plotly.express as px
df = px.data.gapminder()
fig = px.scatter(df, x="gdpPercap", y="lifeExp", animation_frame="year", animation_group="country", size="pop", color="continent", hover_name="country", log_x=True, size_max=55, range_x=[100,100000], range_y=[25,90])
fig.show()

二、JAVASCRIPT

除了 Python，Plotly 还支持 JavaScript，这对于需要在 Web 页面上呈现数据可视化的开发者非常有用。以下是使用 JavaScript 进行数据可视化的一些关键点：

1、引入 Plotly 库
在 HTML 文件中，可以通过 CDN 链接引入 Plotly 库：

<script src="https://cdn.plot.ly/plotly-latest.min.js"></script>

2、创建基本图表
使用 JavaScript，可以通过 Plotly.newPlot 方法创建基本图表。例如，创建一个简单的散点图：

<div id="myDiv"></div>
<script>
  var trace1 = {
    x: [1, 2, 3, 4],
    y: [10, 15, 13, 17],
    mode: 'markers'
  };
  var data = [trace1];
  Plotly.newPlot('myDiv', data);
</script>

3、定制图表
可以通过添加更多的选项和参数来定制图表。例如，添加标题、轴标签和样式：

<script>
  var trace1 = {
    x: [1, 2, 3, 4],
    y: [10, 15, 13, 17],
    mode: 'lines+markers',
    type: 'scatter'
  };
  var layout = {
    title: 'Custom Plot',
    xaxis: {
      title: 'X Axis'
    },
    yaxis: {
      title: 'Y Axis'
    }
  };
  var data = [trace1];
  Plotly.newPlot('myDiv', data, layout);
</script>

4、交互和动画
Plotly 还支持在 JavaScript 中创建交互式图表和动画。例如，可以使用滑块和按钮来控制图表的显示：

<script>
  var trace1 = {
    x: [1, 2, 3, 4],
    y: [10, 15, 13, 17],
    mode: 'markers',
    type: 'scatter'
  };
  var layout = {
    title: 'Interactive Plot',
    updatemenus: [{
      buttons: [{
        args: ['type', 'scatter'],
        label: 'Scatter',
        method: 'restyle'
      }, {
        args: ['type', 'bar'],
        label: 'Bar',
        method: 'restyle'
      }]
    }]
  };
  var data = [trace1];
  Plotly.newPlot('myDiv', data, layout);
</script>

三、R

对于从事统计分析和数据科学的专业人士，Plotly 还支持 R 语言。以下是使用 R 进行数据可视化的一些关键点：

1、安装和设置
在 R 中使用 Plotly，需要先安装 Plotly 包。可以使用以下命令进行安装：

install.packages("plotly")

安装完成后，可以通过加载 Plotly 包并进行基本设置来开始创建图表：

library(plotly)

2、创建基本图表
Plotly 提供了简单的方法来创建各种类型的图表。例如，创建一个简单的散点图：

data <- data.frame(x = c(1, 2, 3, 4), y = c(10, 15, 13, 17))
fig <- plot_ly(data, x = ~x, y = ~y, type = 'scatter', mode = 'markers')
fig

3、定制图表
可以通过添加更多的选项和参数来定制图表。例如，添加标题、轴标签和样式：

data <- data.frame(x = c(1, 2, 3, 4), y = c(10, 15, 13, 17))
fig <- plot_ly(data, x = ~x, y = ~y, type = 'scatter', mode = 'markers') %>%
  layout(title = 'Custom Plot', xaxis = list(title = 'X Axis'), yaxis = list(title = 'Y Axis'))
fig

4、交互和动画
Plotly 还支持在 R 中创建交互式图表和动画。例如，可以使用滑块和按钮来控制图表的显示：

data <- data.frame(x = c(1, 2, 3, 4), y = c(10, 15, 13, 17))
fig <- plot_ly(data, x = ~x, y = ~y, type = 'scatter', mode = 'markers') %>%
  layout(title = 'Interactive Plot', updatemenus = list(list(buttons = list(list(args = list('type', 'scatter'), label = 'Scatter', method = 'restyle'), list(args = list('type', 'bar'), label = 'Bar', method = 'restyle')))))
fig

四、FINEBI、FINEREPORT、FINEVIS

除了 Plotly 之外，帆软旗下的 FineBI、FineReport 和 FineVis 也是强大的数据可视化工具，适用于不同的业务需求。

1、FineBI
FineBI 是一款商业智能工具，专注于数据分析和自助式商业智能。它提供了丰富的数据可视化功能，用户可以通过拖拽式操作轻松创建各种图表和仪表盘。FineBI 支持多种数据源的接入，并且可以实现复杂的数据计算和分析。更多信息请访问 FineBI 官网： https://s.fanruan.com/f459r 。

2、FineReport
FineReport 是一款专业的报表工具，适用于企业级报表制作和数据展示。它提供了强大的报表设计功能，支持各种格式的报表输出，并且可以与多种数据源无缝集成。FineReport 还支持交互式报表和动态图表，使数据展示更加生动。更多信息请访问 FineReport 官网： https://s.fanruan.com/ryhzq 。

3、FineVis
FineVis 是一款专注于数据可视化的工具，适用于需要高质量图表和数据展示的场景。它提供了丰富的图表类型和定制选项，用户可以根据需求创建各种精美的图表。FineVis 还支持数据的实时更新和交互，使数据展示更加动态。更多信息请访问 FineVis 官网： https://s.fanruan.com/7z296 。

通过结合使用这些工具，企业可以实现全面的数据分析和可视化，提高决策效率和数据洞察力。