下面是详细的“Python Plotly画柱状图代码实例”的攻略:
准备工作
在开始画图之前,我们需要确保准备好了以下两项工作:
- 安装plotly库:我们可以使用pip install plotly进行安装,如果你使用的是Jupyter Notebook,还需要使用jupyter labextension install @jupyterlab/plotly-extension进行扩展安装,确保可以在线显示图形
- 选择数据集:柱状图的展现需要一定的数据支撑,我们可以使用样例数据,或自定义数据进行实验
代码实例1
下面是一个制作简单柱状图的示例,它展示的是2021年一周内,销售量前五的产品的对比。
import plotly.graph_objs as go
data = [
go.Bar(
x=['苹果', '华为', '小米', 'vivo', 'OPPO'],
y=[256, 197, 178, 156, 142],
)
]
layout = go.Layout(
title='销售量前五的产品',
xaxis=dict(title='产品名称'),
yaxis=dict(title='销售量'),
)
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
fig.show()
这段代码使用了plotly.graph_objs作为图形对象的构造工具,创建了一组柱状图形数据。将x轴的类目设置为苹果、华为、小米、vivo和OPPO,y轴数据设置为销售量,即以下表格:
产品名称 | 销售量 |
---|---|
苹果 | 256 |
华为 | 197 |
小米 | 178 |
vivo | 156 |
OPPO | 142 |
图形布局部分定义了图形的标题和轴标签,以及布局格式的设置。最后使用Figure对象将数据和布局打包后展示。
代码实例2
下面是一个制作堆叠柱状图的示例,它展示了计算机科学、数学和物理三个学科2019年和2020年的分数对比。
import plotly.graph_objs as go
x_data = ['计算机科学', '数学', '物理']
y2019 = [90, 80, 70]
y2020 = [95, 85, 75]
trace1 = go.Bar(
x=x_data,
y=y2019,
name='2019',
)
trace2 = go.Bar(
x=x_data,
y=y2020,
name='2020',
)
data = [trace1, trace2]
layout = go.Layout(
title='各学科年度分数对比',
xaxis=dict(title='学科'),
yaxis=dict(title='分数'),
barmode='group',
)
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
fig.show()
这段代码使用了plotly.graph_objs作为图形对象的构造工具,创建了两组柱状图形数据,y2019和y2020。
图形数据部分,将x轴的标签设置为学科,即计算机科学、数学、物理,将y轴数据设置为分数,即90、80、70表示计算机科学学科在2019年的分数。同样的,y2020也设置了相同的数据含义。
图形布局部分定义了图形的标题和轴标签,以及堆叠柱状图的展示模式:barmode='group'即为分组展示。
最后使用Figure对象将数据和布局打包后展示。
以上就是Python Plotly画柱状图代码实例的攻略。通过这些代码示例,希望读者可以更好地了解如何使用Plotly绘制图形,以及如何使用柱状图来呈现数据。
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