数据分析离不开数据可视化。我们最常用的就是pandas，matplotlib，pyecharts当然还有Tableau，看到一篇文章介绍plotly制图后我也跃跃欲试，查看了相关资料开始尝试用它制图

Plotly 是一款用来做数据分析和可视化的在线平台，功能非常强大,可以在线绘制很多图形比如条形图、散点图、饼图、直方图等等。而且还是支持在线编辑，以及多种语言python、javascript、matlab、R等许多API。它在python中使用也很简单，直接用pip install plotly就可以了。推荐最好在jupyter notebook中使用，pycharm操作不是很方便。使用Plotly可以画出很多媲美Tableau的高质量图：

plotly制图.png

我尝试做了折线图、散点图和直方图，代码如下：

首先导入库

from plotly.graph_objs import Scatter,Layout

import plotly

import plotly.offline as py

import numpy as np

import plotly.graph_objs as go

#setting offilne

plotly.offline.init_notebook_mode(connected=True)

上面几行代码主要是引用一些库，plotly有在线和离线两种模式，在线模式需要有账号可以云编辑。我选用的离线模式，plotly设置为offline模式就可以直接在notebook里面显示了。

1.制作折线图

N = 100

random_x = np.linspace(0,1,N)

random_y0 = np.random.randn(N)+5

random_y1 = np.random.randn(N)

random_y2 = np.random.randn(N)-5

#Create traces

trace0 = go.Scatter(

x = random_x,

y = random_y0,

mode = 'markers',

name = 'markers'

)

trace1 = go.Scatter(

x = random_x,

y = random_y1,

mode = 'lines+markers',

name = 'lines+markers'

)

trace2 = go.Scatter(

x = random_x,

y = random_y2,

mode = 'lines',

name = 'lines'

)

data = [trace0,trace1,trace2]

py.iplot(data)

折线图.png

随机设置4个参数，一个x轴的数字和三个y轴的随机数据，制作出三种不同类型的图。trace0是markers，trace1是lines和markers,trace3是lines。然后把三种图放在data这个列表里面，调用py.iplot(data)即可。

绘制的图片系统默认配色也挺好看的~

2.制作散点图

trace1 = go.Scatter(

y = np.random.randn(500),

mode = 'markers',

marker = dict(

size = 16,

color = np.random.randn(500),

colorscale = 'Viridis',

showscale = True

)

)

data = [trace1]

py.iplot(data)

把mode设置为markers就是散点图，然后marker里面设置一组参数，比如颜色的随机范围，散点的大小，还有图例等等。

散点图.png

3.直方图

trace0 = go.Bar(

x = ['Jan','Feb','Mar','Apr', 'May','Jun',

'Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec'],

y = [20,14,25,16,18,22,19,15,12,16,14,17],

name = 'Primary Product',

marker=dict(

color = 'rgb(49,130,189)'

)

)

trace1 = go.Bar(

x = ['Jan','Feb','Mar','Apr', 'May','Jun',

'Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec'],

y = [19,14,22,14,16,19,15,14,10,12,12,16],

name = 'Secondary Product',

marker=dict(

color = 'rgb(204,204,204)'

)

)

data = [trace0,trace1]

py.iplot(data)

直方图.png

直方图是我们比较常用的一种图形，plotly绘制直方图的方式跟我们在pandas里面设置的有点类似，他们非常直观的体现了不同月份两个生产力之间的差异。

上面的制图只是plotly的冰山一角，都是一些最基本的用法，它还有很多很酷的用法和图形，尤其是跟pandas结合画的图非常漂亮。比如一些股票的K线图，大家有兴趣可以研究研究~

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