Python3基于plotly模块保存图片表格

下面是关于Python3基于plotly模块保存图片表格的完整攻略。

前言

Plotly是一个开源绘图库，可以提供折线图、散点图、误差条、条形图、直方图、热图、子图等多种图表类型，支持多个编程语言的调用，如Python、R、Matlab、Julia等。

本篇攻略主要介绍在Python3环境下使用Plotly绘制图表的方法，并且详细讲解如何通过Plotly的导出功能将生成的图表保存为本地图片和表格文件。

环境配置

1. 安装Python3和相关的第三方库，如Plotly、Pandas等。

pip install plotly pandas

1. 在本地电脑上安装Orca，用于导出图表。

conda install -c plotly plotly-orca

安装成功后，可以在终端中输入以下命令进行测试。

orca -h

如果输出Orca相关的命令列表，则说明安装成功。

绘制图表

下面以画散点图的实例为例，讲解如何使用Plotly绘制图表。

import plotly.express as px
import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv') # 读取数据

fig = px.scatter(df, x='col1', y='col2') # 绘制散点图
fig.show() # 显示图表

执行上述代码后，即可生成散点图并在浏览器中进行展示。

导出图表

为了将图表保存到本地，我们需要使用Plotly的导出功能。这里我们提供两种导出方式，一种是将图表保存为图片，另一种是将图表保存为表格文件。

导出图片

要导出图片，先需要将图表保存为JSON格式的文件。

import json

with open('figure.json', 'w') as json_file:
    json.dump(fig, json_file)

上述代码将生成一个名为figure.json的文件，其中包含了图表的所有信息。

然后，我们可以使用Orca将JSON文件导出成为图片。

import subprocess

subprocess.call(['orca', '-i', 'figure.json', '-o', 'figure.png', '--format', 'png'])

上述代码中，-i参数指定输入的JSON文件名，-o参数指定输出图片的文件名，--format参数指定输出图片的格式。

导出表格

要将图表保存为表格文件，需要先将数据转换为Pandas的DataFrame格式。

import plotly.io as pio

pio.to_excel(fig, 'table.xlsx', engine='openpyxl')

上述代码将生成一个名为table.xlsx的文件，并将图表数据保存在其中。

总结

通过以上攻略，我们可以使用Python3和Plotly绘制图表，并将表格文件和图片文件保存到本地。这些功能可以帮助我们更好地将数据可视化，提高数据分析的效率。