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法學使用Python的Plotly線上入門
眾所周知，Python是一種廣泛用於資料科學和資料分析的語言。除了NumPy和Pandas等庫之外，Plotly是另一個這樣的庫，用於以各種圖表和圖形的形式表示給定的資料。讓我們瞭解更多關於這個庫的資訊！
為什麼Python中會有一個完整的庫僅僅是為了資料表示？
許多人可能認為在圖表中表示一些資料很簡單，但這根本不簡單！對於少量資料，手動繪製圖表是一項相對簡單的任務。但是，當處理大量資料時，手動繪製圖表並研究它們就變得不可能了。為此，Plotly可以提供幫助。
Plotly物件非常易於使用，它可以幫助我們繪製各種型別的圖表，例如散點圖、折線圖、條形圖、餅圖、箱線圖等。
模組安裝
要在您的電腦上安裝Plotly模組，請轉到Python終端並鍵入“pip install plotly”和“pip install chart-studio”。這需要一些時間才能安裝完成。安裝完成後，我們可以繼續實際使用一些資料並將其視覺化！
示例
import numpy as np import random import plotly import plotly. express as px x = np.random.randint(low=1, high=84, size=50) y = np.random.randint(low=51, high=80, size=50) fig = px.scatter(x=x, y=y) fig.show()
此程式碼演示了在X軸和Y軸之間繪製的隨機整數之間的圖表。手動繪製具有這樣一致性的圖表非常困難。首先，我們匯入繪製圖表所需的所有必要模組。X和Y是座標，我們使用“random”模組在指定的範圍內選擇隨機整數。然後生成的圖表如下所示
在這裡，Python生成了一個圖表，所有點都準確地繪製在其上。現在，透過使用“chart_studio”模組，我們可以更互動式地在網站上使用該圖表。
如前所述，此模組可以很好地建立餅圖、直方圖等！
為什麼應該使用Plotly進行資料表示？
我們知道“Matplotlib”，不是嗎？Matplotlib主要用於表示不太複雜的圖形。而在Plotly中，使用者可以與表示的資料無縫互動。在解釋和探索資料方面，它非常強大。
與其他Python庫不同，Plotly允許您完全控制正在繪製的資料。Plotly基於Pandas，因此可以在實際將資料繪製為圖表之前對其進行復雜的轉換。資料的表示方式完全取決於使用者！
可以同時表示多個圖形，並且有多個互動式工具和下拉選單，每個下拉選單包含標題、軸、資料來源規範。
此庫提供了各種型別的圖表。其中一些列在下面
統計圖表：它表示統計資料的圖表，即告訴我們關於某事的一般趨勢的圖表，例如：某個城市中的汙染等。這不僅限於並行類別和機率樹圖。
科學圖：它表示從網路圖到雷達圖。
金融圖表：這些圖表可用於跟蹤所有財務資料，並且對於時間序列分析非常有用，例如燭臺圖、漏斗圖和子彈圖。
上面給出的程式碼示例是用Python編寫的。如果您是一位不使用Python的開發人員，那麼Plotly可以使用多種語言：
R
Julia
Javascript (ECMAscript)
ggplot2
F#
MATLAB
DASH
Plotly並沒有預先安裝在這些語言中。可以下載相應的語言的開源繪相簿。
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