脚本之家,脚本语言编程技术及教程分享平台!
分类导航

Python|VBS|Ruby|Lua|perl|VBA|Golang|PowerShell|Erlang|autoit|Dos|bat|

服务器之家 - 脚本之家 - Python - python2.7使用plotly绘制本地散点图和折线图

python2.7使用plotly绘制本地散点图和折线图

2021-06-11 00:21点点横点尘 Python

这篇文章主要为大家详细介绍了python2.7使用plotly绘制本地散点图和折线图实例,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

本人在学习使用python和plotly处理数据时,经过两个小时艰难试错,终于完成了散点图和折线图的实例。在使用过程中遇到一个大坑,因为官方给出的案例是用在线存储的,所以需要安装jupyter(也就是ipython)才能使用notebook来处理生成的文件,一开始我没太懂iplot和plot之间的差异,导致浪费了很多时间。

重要提示:最新的jupyter不支持python3.2及以下版本

python2.7使用plotly绘制本地散点图和折线图

最后我只能继续采用本地文件的形式来解决这个问题了。下面放出我的测试代码,被注释掉的是官方给出的代码以及离线存储的代码。应该是最新版的python的方案。

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
#!/usr/bin/python
# coding=utf-8
 
import plotly.plotly
import random
from plotly.graph_objs import *
import plotly.graph_objs as abc # 必须
import numpy as np
 
 
def sayhello():
 n=100
 xx = [];
 for i in range(20):
  xx.append(i)
 y0 = [];
 for i in range(20):
  y0.append(random.randint(0, 10))
 y1 = [];
 for i in range(20):
  y1.append(random.randint(10, 20))
 y2 = [];
 for i in range(20):
  y2.append(random.randint(20, 30))
 #xx = np.linspace(0, 1, n)
 #y0 = np.random.randn(n) + 5
 #y1 = np.random.randn(n)
 #y2 = np.random.randn(n) - 5
 data_1 = abc.scatter(
  x=xx,
  y=y0,
  name='test1',
  mode='markers'
 )
 date_2 = abc.scatter(
  x=xx,
  y=y1,
  name='test2',
  mode="lines"
 )
 date_3 = abc.scatter(
  x=xx,
  y=y2,
  name='test3',
  mode="lines+markers"
 )
 '''
 n = 1000
 random_x = np.random.randn(n)
 random_y = np.random.randn(n)
 # create a trace
 trace = abc.scatter(
  x=random_x,
  y=random_y,
  mode='markers'
 )
 data1 = [trace]
 '''
 data1 = data([data_1, date_2,date_3])
 plotly.offline.plot(data1)
 #plotly.offline.iplot(data1,filename='test01')
 
 
if __name__ == "__main__":
 sayhello()

下面是我最终结果的截图:

python2.7使用plotly绘制本地散点图和折线图

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接:https://blog.csdn.net/Fhaohaizi/article/details/78754423

延伸 · 阅读

精彩推荐