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書名： Python數(shù)據(jù)分析：基于Plotly的動態(tài)可視化繪圖
作者名：孫洋洋等
本章字?jǐn)?shù)： 1830字
更新時間： 2019-10-21 11:58:29

2.3 散點圖

2.3.1 基本案例

線形圖又稱為曲線圖，是最常用的圖形類型。與傳統(tǒng)的繪圖軟件不同，Plotly沒有獨立的線形圖函數(shù)，而是把線形圖與散點圖全部用Scatter函數(shù)實現(xiàn)。

下面的代碼（見文件scatter_basic_demo.py）是基本散點圖的繪制方法，包括線形圖與散點圖兩種圖形的混合。

        import plotly as py
        import plotly.graph_objs as go

        # ----------pre def
        pyplt = py.offline.plot

        # ----------code
        # Create random data with numpy
        import numpy as np

        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', # 純散點的繪圖
          name = 'markers' # 曲線名稱
      )
      trace1 = go.Scatter(
          x = random_x,
          y = random_y1,
          mode = 'lines+markers', # “散點+線”的繪圖
          name = 'lines+markers'
      )
      trace2 = go.Scatter(
          x = random_x,
          y = random_y2,
          mode = 'lines', # 線的繪圖
          name = 'lines'
      )

      data = [trace0, trace1, trace2]
      pyplt(data, filename='tmp\scatter_basic_demo.html')

代碼運行結(jié)果如圖2-4所示。

圖2-4 代碼運行結(jié)果

查看案例源碼可以看出，markers、lines和lines+markers三個圖形的輸出格式不同，是因為Scatter函數(shù)中的mode參數(shù)不同：

        mode = 'markers', #xtr1，散點圖
        mode = 'lines', #xtr2，線形圖，
        mode = 'lines + markers', #xtr3，線形圖+散點圖組合

2.3.2 樣式設(shè)置

下面的代碼（見文件scatter_style.py）用來設(shè)置點的大小和顏色，以及線條的大小和顏色。

        import plotly as py
        import plotly.graph_objs as go

        import numpy as np

        # ----------pre def
        pyplt = py.offline.plot

        # ----------code
        N = 500
        x = np.random.randn(N)

        trace0 = go.Scatter(
            x = np.random.randn(N),
            y = np.random.randn(N)+2,
            name = 'Above',
            mode = 'markers+lines',
            marker = dict(
              size = 10, # 設(shè)置點的寬度
              color = 'rgba(152, 0, 0, .8)', # 設(shè)置點的顏色
              line = dict(
                  width = 2, # 設(shè)置線條的寬度
                  color = 'rgb(0, 0, 0)' # 設(shè)置線條的顏色
              )
            )
        )
    trace1 = go.Scatter(
        x = np.random.randn(N),
        y = np.random.randn(N) -2,
        name = 'Below',
        mode = 'markers',
        marker = dict(
          size = 10,
          color = 'rgba(255, 182, 193, .9)',
          line = dict(
              width = 2,
          )
        )
    )

    data = [trace0, trace1]

    layout = dict(title = 'Styled Scatter',
                yaxis = dict(zeroline = True), # 顯示y軸的0刻度線
                xaxis = dict(zeroline = False) # 不顯示x軸的0刻度線
                )

    fig = dict(data=data, layout=layout)
    pyplt(fig, filename='tmp\scatter_style.html')

代碼運行結(jié)果如圖2-5所示。

圖2-5 代碼運行結(jié)果

在這個案例中，重要的是marker參數(shù)的設(shè)置：

        marker = dict(
              size = 10, # 設(shè)置點的寬度
              color = 'rgba(152, 0, 0, .8)', # 設(shè)置點的顏色
              line = dict(
                  width = 2, # 設(shè)置線條的寬度
                  color = 'rgb(0, 0, 0)' # 設(shè)置線條的顏色
              )
            )

這里size設(shè)置的是點的寬度，width設(shè)置的是線條的寬度，第一個color設(shè)置的是點的顏色，第二個color設(shè)置的是線條的顏色，讀者可以對這些參數(shù)進(jìn)行修改，實際驗證一下。

需要注意的是，Plotly中的這些參數(shù)在其他繪圖函數(shù)中可以重復(fù)使用，這也是Plotly人性化的地方。

2.3.3 應(yīng)用案例

本案例的文件名是scatter_apply.py，講解Scatter函數(shù)的使用方法，繪制曲線圖與散點圖，以及曲線圖與散點圖的組合圖，代碼如下。

        # -＊- coding: utf-8-＊-

        import pandas as pd
        import pandas as pd
        import plotly as py
        import plotly.graph_objs as pygo

        # ----------pre def
        pd.set_option('display.width', 450)
        pyplt = py.offline.plot
        # ----------code
        df = pd.read_csv('dat/tk01_m15.csv')
        df9 = df[:10];
        print(df9)
        #
        idx = df9['xtim']
        xd0 = (df9['close'] -27) ＊ 50
        df2 = df9
        df2['xd1'] = xd0-10
        df2['xd2'] = xd0
        df2['xd3'] = xd0 + 10

        print('xd2\n', df2);
        # --------
        xtr1 = pygo.Scatter(
            x=idx,
            y=df2['xd1'],
            mode='markers',  # xtr1，散點圖
            name='xtr1-markers',
        )
        xtr2 = pygo.Scatter(
            x=idx,
            y=df2['xd2'],
            mode='lines',  # xtr2，曲線圖
            name='xtr2-lines',
        )
        xtr3 = pygo.Scatter(
            x=idx,
            y=df2['xd3'],
            mode='markers+lines',  # xtr3，曲線圖+散點圖
            name='xtr3-markers+lines',
        )
        xdat = pygo.Data([xtr1, xtr2, xtr3])
        layout = pygo.Layout(
            title=’收盤價--15分鐘分時數(shù)據(jù)’,
            xaxis=pygo.XAxis(tickangle=-15),

        )
        fig = pygo.Figure(data=xdat, layout=layout, filename=r'tmp\
    scatter_apply.html')
        pyplt(fig)
        #
        print('ok')

代碼運行結(jié)果如圖2-6所示。

圖2-6 代碼運行結(jié)果

2.3.4 參數(shù)解讀

使用Scatter函數(shù)可以繪制線形圖與散點圖，主要參數(shù)如下。

●connectgaps：布爾變量，用于連接缺失數(shù)據(jù)。

●dx、dy:x、y坐標(biāo)軸的步進(jìn)值，默認(rèn)值是1。

●error_x、error_y:x、y出錯信息。

●fillcolor：填充顏色。

●fill：填充模式，包括格式、顏色等。

●hoverinfo：當(dāng)用戶與圖形互動時，鼠標(biāo)指針顯示的參數(shù)，包括x、y、z坐標(biāo)數(shù)據(jù)，以及text（文字信息）、name（圖形名稱）等參數(shù)的組合，可使用+、all、none和skip（忽略）作為組合連接符號，默認(rèn)是all（全部消失）。

●hoveron：當(dāng)用戶與圖形互動時，鼠標(biāo)指針顯示的模式，包括points（點圖）、fills（填充圖）和points+fills（點圖+填充圖）三種模式。

●ids：在動畫圖表中，數(shù)據(jù)點和圖形key鍵的列表參數(shù)。

●legendgroup：圖例參數(shù)，默認(rèn)是空字符串。

●line：線條參數(shù)，包括線條寬度、顏色、格式。

●marker：數(shù)據(jù)節(jié)點參數(shù)，包括大小、顏色、格式等。

●mode：圖形格式，包括lines（線形圖）、markers（散點圖）和text（文本），使用+或none等符號進(jìn)行模式組合。

●name：名稱參數(shù)。

●opacity：透明度參數(shù)，范圍是0～1。

●rsrc、xsrc、ysrc、tsrc、idssrc、textsrc、textpositionsrc：字符串源數(shù)組列表，可作為Plotly網(wǎng)格標(biāo)識符，用于設(shè)置特殊圖表所需的r參數(shù)、x參數(shù)、y參數(shù)、t參數(shù)、ids參數(shù)、text（文本）參數(shù)和textposition（文本位置）參數(shù)。

●r、t：僅用于極坐標(biāo)圖，r用于設(shè)置徑向坐標(biāo)（半徑），t用于設(shè)置角坐標(biāo)。

●showlegend：布爾變量，用于切換圖標(biāo)顯示。

●stream：數(shù)據(jù)流，用于實時顯示數(shù)據(jù)圖表。

●textfont：文本字體參數(shù)，包括字體名稱、顏色、大小等。

●textposition:“文本”元素的位置參數(shù)，包括top left（左上）、top center（中上）、top right（右上）、middle left（左中）、middle center（中心）、middle right（右中）、bottom left（左下）、bottom center（中下）、bottom right（右下）模式，默認(rèn)是middle center（中心）模式。

●text：文本數(shù)據(jù)，設(shè)置與每個“（x, y）對”關(guān)聯(lián)的文本元素和數(shù)組列表格式，默認(rèn)是空字符串。

●type：數(shù)據(jù)顯示模式，包括constant（常數(shù)）、percent（百分比）、sqrt（平方根）、array（數(shù)組）模式。

●x0、y0：坐標(biāo)軸起點坐標(biāo)。

●xaxis, yaxis:x、y坐標(biāo)參數(shù)。

●xcalendar、ycalendar：坐標(biāo)時間參數(shù)的格式，默認(rèn)是公歷（gregorian），支持gregorian、chinese、coptic、discworld、ethiopian、hebrew、islamic、julian、mayan、nanakshahi、nepali、persian、jalali、taiwan、thai和ummalqura格式。

●x, y：設(shè)置x、y軸的坐標(biāo)數(shù)據(jù)。

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Python數(shù)據(jù)分析：基于Plotly的動態(tài)可視化繪圖

2.3 散點圖

2.3.1 基本案例

2.3.2 樣式設(shè)置

2.3.3 應(yīng)用案例

2.3.4 參數(shù)解讀