Python可视化 | Python可视化进阶必备 - plotly

,Plotly是一个非常著名且强大的开源数据可视化框架，它通过构建基于浏览器显示的web形式的可交互图表来展示信息，可创建多达数十种精美的图表和地图。
,Plotly中绘制图像有在线和离线两种方式，因为在线绘图需要注册账号获取API key，较为麻烦，所以本文仅介绍离线绘图的方式。
,离线绘图又有plotly.offline.plot()和plotly.offline.iplot()两种方法，前者是以离线的方式在当前工作目录下生成html格式的图像文件，并自动打开；
,后者是在jupyter notebook中专用的方法，即将生成的图形嵌入到ipynb文件中，本文即采用后面一种方式（注意，在jupyter notebook中使用plotly.offline.iplot()时，需要在之前运行plotly.offline.init_notebook_mode()以完成绘图代码的初始化，否则会报错）。
,plotly.offline.iplot()的主要参数如下：,下面是一个简单的示例：,,plotly中的graph_objs是plotly下的子模块，用于导入plotly中所有图形对象，在导入相应的图形对象之后，便可以根据需要呈现的数据和自定义的图形规格参数来定义一个graph对象，再输入到plotly.offline.iplot()中进行最终的呈现.
,查询相关帮助手册得到如下结果：,可以看出graph_objs中包含的图形对象非常之丰富，本文也会挑选其中常用的几种进行介绍。
,在根据绘图需求从graph_objs中导入相应的obj之后，接下来需要做的事情是基于待展示的数据，为指定的obj配置相关参数，这在plotly中称为构造traces(create traces)，下面举两个简单的例子来帮助理解这个部分：
,首先，我们来绘制一个较为基本的散点图：,,从上面的简单实例可以看出trace创建的大致方式，而一张图中可以叠加多个trace，如下面的例子：,,对于不同的graph_obj，trace的配置格式也各有不同之处。
,plotly中图像的图层元素与底层的背景、坐标轴等是独立开来的，在我们通过前面介绍的内容，定义好绘制图像需要的对象之后，可以直接绘制，但如果想要在背景图层上有更多自定义化的内容，就需要定义Layout()对象，其主要参数如下，我们根据设置对象的不同分为几个部分并分开举例讲解：
,2.4.1 文字,文字是一幅图中十分重要的组成部分，plotly其强大的绘图机制为一幅图中的文字进行了细致的划分，可以非常有针对性地对某一个组件部分的字体进行个性化的设置：
,全局文字：
,下面是一个简单的例子：,,标题文字：
,下面是一个简单的例子：
,,2.4.2 坐标轴,下面是几个简单的示例。
,1. 对横纵坐标轴标题字体进行修改。,,2. 对横纵方向的坐标轴线条及网格进行设置,,2.4.3 图例,下面是一个简单的例子。
,将图例的位置挪动到图像中心，即百分比上（0.5,0.5）的位置：,,2.4.4 其它杂项,以上就是plotly的绘图基础部分，如有笔误，望指出。