如何使用Python-Plotly繪製基本散點圖？

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有時，任務是分析資料集並使用圖表或繪圖進行資料視覺化。Plotly是一個不錯的開源繪相簿，可以與Python一起使用，用於快速輕鬆地建立各種繪圖和圖表。本文使用兩個不同的示例，將這個名為Plotly的Python庫與Python程式碼一起使用來建立散點圖。在第一個示例中，使用計算機系統中安裝的Python執行為建立散點圖編寫的Python程式。在另一個示例中，使用Google Colab展示了一種方法，即使計算機中未安裝Python，也可以仍然使用Python和Plotly並建立散點圖。在這兩個示例中，都使用Kaggle的開源資料集進行資料分析和視覺化。

使用的IRIS.csv檔案

sepal_length,sepal_width,petal_length,petal_width,species
5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa
4.9,3,1.4,0.2,Iris-setosa
4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa
4.6,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa
5,3.6,1.4,0.2,Iris-setosa
5.4,3.9,1.7,0.4,Iris-setosa
4.6,3.4,1.4,0.3,Iris-setosa
5,3.4,1.5,0.2,Iris-setosa
4.4,2.9,1.4,0.2,Iris-setosa
…….., ….., ……, ……., ……..

此CSV檔案包含五列，分別命名為sepal_length、sepal_width、petal_length、petal_width和species。在這些列中，我們將使用sepal_width和petal_width用於示例1中的散點圖，以及sepal_length和petal_length用於示例2中的散點圖。

示例1：使用Python和Plotly建立散點圖

設計步驟和編碼

• 步驟1 - 首先匯入pandas和plotly。Plotly是用於Python的開源繪相簿，將用於建立散點圖。

• 步驟2 - 現在將IRIS.csv檔案讀取為資料集，此處給出的資料集將用於建立散點圖。

• 步驟3 - 建立一個數據框dff，並顯示此資料框的列和內容。

• 步驟4 - 使用scatter()函式建立散點圖，並指定sepal_width為x軸，petal_width為y軸。

• 步驟5 - 設定標記的樣式，例如大小和顏色。

• 步驟6 - 編寫函式以顯示散點圖。使用cmd視窗執行程式。該圖將在瀏覽器的新選項卡中開啟。

示例2：在Google Colab上使用Python和Plotly建立散點圖

設計步驟和編碼

• 步驟1 - 使用Google帳戶登入。轉到Google Colab。開啟一個新的Colab筆記本並在其中編寫Python程式碼。

• 步驟2 - 上傳從Kaggle下載並儲存的IRIS.csv檔案（使用示例1中提供的連結），此處給出的資料集將用於建立散點圖。

• 步驟3 - 現在匯入pandas和plotly。Plotly是用於Python的開源繪相簿，將用於建立散點圖。

• 步驟4 - 建立一個數據框dff，並顯示此資料框的列和內容。

• 步驟5 - 使用scatter()函式建立散點圖，並指定petal_length為x軸，sepal_length為y軸。

• 步驟6 - 編寫函式以顯示散點圖。透過單擊給定程式碼單元格上的播放按鈕來執行程式。檢查結果，因為它將在colab筆記本中顯示。

示例1：使用Python和Plotly建立散點圖

儲存資料檔案/csv檔案以供資料分析使用

為了建立散點圖，我們將使用Kaggle上提供的資料。登入Kaggle並從此連結下載CSV檔案：

建立一個名為Scatter.py的檔案。在此檔案中編寫以下程式碼

#include the required libraries
import pandas as pd

#This library is needed to make the scatter plot
import plotly.express as pxx

#read the CSV file and make a dataframe
dff = pd.read_csv("IRIS.csv")

#print the columns and data 

print(dff.head())

#make the scatter plot
figg = pxx.scatter(dff, x="sepal_width", y="petal_width")

#set the properties of the scatter plot
figg.update_traces(marker=dict(size=12, line=dict(width=2, color="red")), selector=dict(mode='markers'))

#display the chart
figg.show()

在命令視窗中執行Python檔案

檢視結果 - 示例1

示例1：在Google Colab上使用Python建立散點圖

上傳資料，CSV檔案

#Uploading the csv
from google.colab import dfiles
data_to_load = dfiles.upload() 

包含庫並讀取CSV檔案

import pandas as pdd
import plotly.express as pxx

dff = pdd.read_csv("IRIS.csv")

列印結果並顯示散點圖

print(dff.head())
figg = pxx.scatter(dff, x="petal_length", y="sepal_length")
figg.show()  

檢視結果

在這篇Python和Plotly文章中，透過兩個不同的示例，給出瞭如何使用名為Plotly的Python庫建立散點圖的方法。首先，給出了從Kaggle下載並儲存資料集以進行分析的方法。然後編寫一個Python程式，使用Plotly的函式建立散點圖。在第二個示例中，使用Google Colab編寫Python程式並使用相同的庫和相同的資料集建立散點圖。