Comment créer un nuage de points de base en utilisant Python-Plotly ?

Parfois, la tâche consiste à analyser un ensemble de données et à visualiser les données à l'aide de graphiques ou de tracés. Plotly est une excellente bibliothèque graphique open source qui peut être utilisée avec Python pour créer rapidement et facilement une variété de tracés et de graphiques. Dans cet article, à l'aide de deux exemples différents, une bibliothèque Python appelée Plotly est utilisée avec du code Python pour tracer un nuage de points. Dans le premier exemple, le Python installé dans le système informatique est utilisé pour exécuter un programme Python écrit pour créer un nuage de points. Un autre exemple, utilisant Google Colab, montre comment vous pouvez toujours utiliser Python et Plotly et créer des nuages ​​de points sans que Python soit installé sur votre ordinateur. Dans les deux exemples, les ensembles de données open source de Kaggle ont été utilisés pour l'analyse et la visualisation des données.

Fichier IRIS.csv utilisé

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
…….., ….., ……, ……., ……..

Ce fichier CSV contient cinq colonnes nommées sepal_length, sepal_width, petal_length, petal_width et espèces. Parmi eux, nous utiliserons sepal_width et petal_width comme nuage de points dans l'exemple 1 et sepal_length et petal_length comme nuage de points dans l'exemple 2.

Exemple 1 : Créer un nuage de points à l'aide de Python et Plotly

Étapes de conception et codage

• Étape 1 - Importez d'abord des pandas et dessinez. Plotly, une bibliothèque graphique open source pour Python, sera utilisée pour créer des nuages ​​de points.

• Étape 2 - Lisez maintenant le fichier IRIS.csv car l'ensemble de données donné ici sera utilisé pour créer le nuage de points.

• Étape 3 - Créez un dataframe dff et affichez les colonnes et le contenu de ce dataframe.

• Étape 4 - Dessinez un nuage de points à l'aide de la fonction scatter() et spécifiez sepal_width pour l'axe x et petal_width pour l'axe y.

• Étape 5 - Définissez le style du marqueur, tel que la taille et la couleur.

• Étape 6 - Écrivez une fonction pour afficher un nuage de points. Exécutez le programme en utilisant la fenêtre cmd. Le graphique s'ouvrira dans un nouvel onglet de votre navigateur.

Exemple 2 : Créer un nuage de points à l'aide de Python et Plotly sur Google Colab

Étapes de conception et codage

• Étape 1 - Connectez-vous avec votre compte Google. Accédez à Google Colab. Ouvrez un nouveau Colab Notebook et écrivez-y du code Python.

• Étape 2 - Téléchargez le fichier IRIS.csv téléchargé et enregistré depuis Kaggle en utilisant le lien donné dans l'exemple 1, car l'ensemble de données donné ici sera utilisé pour créer le nuage de points.

• Étape 3 - Importez maintenant des pandas et dessinez. Plotly, une bibliothèque graphique open source pour Python, sera utilisée pour créer des nuages ​​de points.

• Étape 4 - Créez un dataframe dff et affichez les colonnes et le contenu de ce dataframe.

• Étape 5 - Utilisez la fonction scatter() pour dessiner un nuage de points et spécifiez petal_length pour l'axe des x et sepal_length pour l'axe des y.

• Étape 6 - Écrivez une fonction pour afficher un nuage de points. Exécutez le programme en cliquant sur le bouton de lecture sur une cellule de code donnée. Vérifiez les résultats tels qu'ils apparaîtront dans le notebook Colab.

Exemple 1 : Créer un nuage de points à l'aide de Python et Plotly

Enregistrez les fichiers de données/fichiers csv requis pour l'analyse des données

Pour réaliser le nuage de points, nous utiliserons les données disponibles sur Kaggle. Connectez-vous à Kaggle et téléchargez le fichier CSV à partir de ce lien -

Créez un fichier appelé Scatter.py. Écrivez le code suivant dans ce fichier

#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()

Exécutez les fichiers Python dans la fenêtre de ligne de commande

Afficher les résultats - Exemple 1

Exemple 1 : Créer un nuage de points en utilisant Python sur Google Colab

Télécharger des données, fichier CSV

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

Inclut une bibliothèque et lit les fichiers CSV

import pandas as pdd
import plotly.express as pxx

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

Imprimer les résultats et afficher le nuage de points

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

Voir les résultats

Dans cet article Python et Plotly, deux exemples différents sont donnés sur la façon de créer un nuage de points à l'aide d'une bibliothèque Python appelée Plotly. Tout d’abord, la méthode de téléchargement et de sauvegarde des ensembles de données de Kaggle pour analyse est présentée. Ensuite, écrivez un programme Python pour tracer un nuage de points à l'aide des fonctions de Plotly. Dans le deuxième exemple, écrivez un programme Python à l'aide de Google Colab et créez un nuage de points en utilisant la même bibliothèque et le même ensemble de données.

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!