Bonnes pratiques pour créer des données visuelles à l'aide de Go et Plotly
Dans les applications pratiques, la visualisation des données peut afficher des informations telles que les caractéristiques et les tendances des données, aidant ainsi les utilisateurs à comprendre les données de manière plus intuitive. Le langage Go et Plotly fournissent tous deux des outils puissants pour la visualisation des données. À travers cet article, nous présenterons les meilleures pratiques pour créer des visualisations de données à l'aide de Go et Plotly.
1. Installez et configurez Go et Plotly
Tout d'abord, vous devez installer le langage Go et la bibliothèque Go de Plotly. Le langage Go et Plotly peuvent être installés via la commande suivante :
$ wget https://golang.org/dl/go1.16.6.linux-amd64.tar.gz $ tar -C /usr/local -xzf go1.16.6.linux-amd64.tar.gz $ export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin $ go get github.com/plotly/plotly.go
Une fois l'installation terminée, vous devez exécuter la commande suivante pour vérifier si l'installation a réussi :
$ go version $ go env
Si le résultat est correct, le langage Go et celui de Plotly La bibliothèque Go a été installée avec succès.
2. Créer une visualisation de données
Ensuite, nous commençons à créer une visualisation de données. Tout d’abord, les données doivent être définies. Dans cet article, nous utilisons une tranche de structure contenant des dates et des nombres pour représenter les données :
type DataPoint struct { Date time.Time Value float64 } var data = []DataPoint{ {time.Date(2021, 1, 1, 0, 0, 0, 0, time.UTC), 1.0}, {time.Date(2021, 2, 1, 0, 0, 0, 0, time.UTC), 2.0}, {time.Date(2021, 3, 1, 0, 0, 0, 0, time.UTC), 3.0}, {time.Date(2021, 4, 1, 0, 0, 0, 0, time.UTC), 4.0}, }
Ensuite, nous utilisons Plotly pour dessiner un graphique linéaire de base :
import ( "github.com/plotly/plotly.go" "github.com/plotly/plotly.go/plot" ) func main() { trace := plotly.Trace{ X: []string{"2021-01-01", "2021-02-01", "2021-03-01", "2021-04-01"}, Y: []float64{1.0, 2.0, 3.0, 4.0}, Type: "scatter", } data := plotly.Data{trace} layout := plotly.Layout{Title: "My Plot"} fig := plotly.NewFigure(data, layout) plotly.Show(fig) }
Ce code générera un graphique linéaire dont l'axe des x représente la date. , et l'axe Y représente la valeur des données.
3. Ajouter plusieurs ensembles de données et styles
Ensuite, nous essayons d'ajouter un autre ensemble de données et quelques styles pour optimiser notre visualisation :
trace1 := plotly.Trace{ X: []string{"2021-01-01", "2021-02-01", "2021-03-01", "2021-04-01"}, Y: []float64{1.0, 2.0, 3.0, 4.0}, Name: "Data 1", Type: "scatter", Mode: "lines+markers", } trace2 := plotly.Trace{ X: []string{"2021-01-01", "2021-02-01", "2021-03-01", "2021-04-01"}, Y: []float64{4.0, 3.0, 2.0, 1.0}, Name: "Data 2", Type: "scatter", Mode: "lines", Line: plotly.Line{Color: "red"}, Marker: plotly.Marker{Symbol: "x", Size: 10}, } data := plotly.Data{trace1, trace2} layout := plotly.Layout{ Title: "My Plot", Xaxis: plotly.Xaxis{Title: "Date"}, Yaxis: plotly.Yaxis{Title: "Value"}, } fig := plotly.NewFigure(data, layout) plotly.Show(fig)
Ce code générera une visualisation contenant deux ensembles de données, où l'un contient la ligne de marqueur et l'autre contient la ligne rouge et le marqueur "x".
4. Personnaliser la présentation visuelle
Enfin, nous essayons de personnaliser la présentation visuelle, par exemple en ajoutant une annotation et en changeant la couleur du graphique :
annotation := plotly.Annotation{ Text: "Some handy info", X: "2021-04-01", Y: 2.5, ShowArrow: true, ArrowColor: "red", } data := plotly.Data{trace1, trace2} layout := plotly.Layout{ Title: "My Plot", Xaxis: plotly.Xaxis{Title: "Date", Range: []string{"2021-01-01", "2021-04-01"}}, Yaxis: plotly.Yaxis{Title: "Value", Range: []float64{-0.5, 4.5}}, Annotations: []plotly.Annotation{annotation}, PlotBgColor: "lightgray", } fig := plotly.NewFigure(data, layout) plotly.Show(fig)
Ce code générera une présentation visuelle personnalisée qui contient une annotation et un arrière-plan gris clair. .
5. Résumé
En utilisant le langage Go et Plotly, nous pouvons facilement créer de superbes graphiques visuels. Dans cet article, nous avons expliqué comment installer et configurer Go et Plotly, créer des graphiques linéaires de base, ajouter plusieurs ensembles de données et styles et personnaliser les présentations de visualisation. Grâce à ces meilleures pratiques, nous pouvons mieux comprendre et présenter les données pour une meilleure prise de décision et une meilleure planification.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!