Python がプロットを使用してデータチャート (画像とテキスト) を描画する方法の事例を共有します。-Python チュートリアル-php.cn

Python がプロットを使用してデータチャート (画像とテキスト) を描画する方法の事例を共有します。

黄舟

リリース： 2017-07-18 11:18:51

オリジナル

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この記事では主にPythonでplotlyを使ってデータチャートを描画する方法を紹介します。サンプルを使ってプロット描画のテクニックを分析します。興味のある方は参考にしてください。

はじめに: python-plotlyモジュールを使用します。ストレステストデータをプロットし、結果を表示する静的 HTML ページを生成します。

多くの友人は、開発プロセス中にストレステストモジュールを使用した経験があります。ストレステスト後は、Excel を使用してストレステストデータを処理し、データ視覚化ビューを描画することがよくありますが、これでは Web の使用が便利になりません。データを加工するページです。この記事では、Python-plotly モジュールを使用してストレステストデータを描画し、結果の表示を容易にする静的 HTML ページを生成する方法を紹介します。

Plotly の概要

Plotly は JavaScript を使用して開発されたグラフ作成ツールで、主流のデータ分析言語 (Python、R、MATLAB など) と対話するための API を提供します。詳細については、公式 Web サイト https://plot.ly/ にアクセスしてください。 Plotly は、ユーザーとの対話により美しいチャートを描画できます。

Python-Plotlyのインストール

このドキュメントでは主に、いくつかの簡単なチャートを描画するためのplotlyのPython APIの使用方法を紹介します。Plotlyの詳しい使用方法については、https://plot.ly/python /を参照してください。

Python-Plotly は pip を使用してインストールできます。Python2.7 以降のバージョンをインストールして使用するのが最適です。Python2.6 バージョンを使用する場合は、Python2.7 と対応する pip を自分でインストールしてください。

プロット描画例

line-plots

描画効果:

生成された HTML ページの右上隅には、豊富な対話型ツールが提供されます。

コード:

def line_plots(name):
  &#39;&#39;&#39;
  绘制普通线图
  &#39;&#39;&#39;
  #数据，x为横坐标，y,z为纵坐标的两项指标，三个array长度相同
  dataset = {&#39;x&#39;:[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],
        &#39;y&#39;:[5,4,1,3,11,2,6,7,19,20],
        &#39;z&#39;:[12,9,0,0,3,25,8,17,22,5]}
  data_g = []
  #分别插入 y, z
  tr_x = Scatter(
    x = dataset[&#39;x&#39;],
    y = dataset[&#39;y&#39;],
    name = &#39;y&#39; 
  )
  data_g.append(tr_x)
  tr_z = Scatter(
    x = dataset[&#39;x&#39;],
    y = dataset[&#39;z&#39;],
    name = &#39;z&#39; 
  )
  data_g.append(tr_z)
  #设置layout,指定图表title,x轴和y轴名称
  layout = Layout(title="line plots", xaxis={&#39;title&#39;:&#39;x&#39;}, yaxis={&#39;title&#39;:&#39;value&#39;})
  #将layout设置到图表
  fig = Figure(data=data_g, layout=layout)
  #绘图,输出路径为name参数指定
  pltoff.plot(fig, filename=name)

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散布図

プロット効果:

コード:

def scatter_plots(name):
  &#39;&#39;&#39;
  绘制散点图
  &#39;&#39;&#39;
  dataset = {&#39;x&#39;:[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],
        &#39;y&#39;:[5,4,1,3,11,2,6,7,19,20],
        &#39;text&#39;:[&#39;5_txt&#39;,&#39;4_txt&#39;,&#39;1_txt&#39;,&#39;3_txt&#39;,&#39;11_txt&#39;,&#39;2_txt&#39;,&#39;6_txt&#39;,&#39;7_txt&#39;,&#39;19_txt&#39;,&#39;20_txt&#39;]}

  data_g = []

  tr_x = Scatter(
    x = dataset[&#39;x&#39;],
    y = dataset[&#39;y&#39;],
    text = dataset[&#39;text&#39;],
    textposition=&#39;top center&#39;,
    mode=&#39;markers+text&#39;,
    name = &#39;y&#39; 
  )
  data_g.append(tr_x)

  layout = Layout(title="scatter plots", xaxis={&#39;title&#39;:&#39;x&#39;}, yaxis={&#39;title&#39;:&#39;value&#39;})
  fig = Figure(data=data_g, layout=layout)
  pltoff.plot(fig, filename=name)

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バーチャート

描画効果:

コード:

def bar_charts(name):
  &#39;&#39;&#39;
  绘制柱状图
  &#39;&#39;&#39;
  dataset = {&#39;x&#39;:[&#39;Windows&#39;, &#39;Linux&#39;, &#39;Unix&#39;, &#39;MacOS&#39;],
        &#39;y1&#39;:[45, 26, 37, 13],
        &#39;y2&#39;:[19, 27, 33, 21]}
  data_g = []
  tr_y1 = Bar(
    x = dataset[&#39;x&#39;],
    y = dataset[&#39;y1&#39;],
    name = &#39;v1&#39;
  )
  data_g.append(tr_y1)

  tr_y2 = Bar(
    x = dataset[&#39;x&#39;],
    y = dataset[&#39;y2&#39;],
    name = &#39;v2&#39;
  )
  data_g.append(tr_y2)
  layout = Layout(title="bar charts", xaxis={&#39;title&#39;:&#39;x&#39;}, yaxis={&#39;title&#39;:&#39;value&#39;})
  fig = Figure(data=data_g, layout=layout)
  pltoff.plot(fig, filename=name)

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円グラフ

プロット効果:

コード:

def pie_charts(name):
  &#39;&#39;&#39;
  绘制饼图
  &#39;&#39;&#39;
  dataset = {&#39;labels&#39;:[&#39;Windows&#39;, &#39;Linux&#39;, &#39;Unix&#39;, &#39;MacOS&#39;, &#39;Android&#39;, &#39;iOS&#39;],
        &#39;values&#39;:[280, 25, 10, 100, 250, 270]} 
  data_g = []
  tr_p = Pie(
    labels = dataset[&#39;labels&#39;],
    values = dataset[&#39;values&#39;]
  )
  data_g.append(tr_p)
  layout = Layout(title="pie charts")
  fig = Figure(data=data_g, layout=layout)
  pltoff.plot(fig, filename=name)

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fill-area-plots

この例は、塗りつぶしを使用してスタックを描画することです効果積み上げパーセンテージ属性を持つデータの分析に適した折れ線グラフ

描画効果:

コード:

def filled_area_plots(name):
  &#39;&#39;&#39;
  绘制堆叠填充的线图
  &#39;&#39;&#39;
  dataset = {&#39;x&#39;:[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],
        &#39;y1&#39;:[5,4,1,3,11,2,6,7,19,20],
        &#39;y2&#39;:[12,9,0,0,3,25,8,17,22,5],
        &#39;y3&#39;:[13,22,46,1,15,4,18,11,17,20]}

  #计算y1,y2,y3的堆叠占比
  dataset[&#39;y1_stack&#39;] = dataset[&#39;y1&#39;]
  dataset[&#39;y2_stack&#39;] = [y1+y2 for y1, y2 in zip(dataset[&#39;y1&#39;], dataset[&#39;y2&#39;])]
  dataset[&#39;y3_stack&#39;] = [y1+y2+y3 for y1, y2, y3 in zip(dataset[&#39;y1&#39;], dataset[&#39;y2&#39;], dataset[&#39;y3&#39;])]

  dataset[&#39;y1_text&#39;] = [&#39;%s(%s%%)&#39;%(y1, y1*100/y3_s) for y1, y3_s in zip(dataset[&#39;y1&#39;], dataset[&#39;y3_stack&#39;])]
  dataset[&#39;y2_text&#39;] = [&#39;%s(%s%%)&#39;%(y2, y2*100/y3_s) for y2, y3_s in zip(dataset[&#39;y2&#39;], dataset[&#39;y3_stack&#39;])]
  dataset[&#39;y3_text&#39;] = [&#39;%s(%s%%)&#39;%(y3, y3*100/y3_s) for y3, y3_s in zip(dataset[&#39;y3&#39;], dataset[&#39;y3_stack&#39;])]

  data_g = []
  tr_1 = Scatter(
    x = dataset[&#39;x&#39;],
    y = dataset[&#39;y1_stack&#39;],
    text = dataset[&#39;y1_text&#39;],
    hoverinfo = &#39;x+text&#39;,
    mode = &#39;lines&#39;,
    name = &#39;y1&#39;, 
    fill = &#39;tozeroy&#39; #填充方式: 到x轴
  )
  data_g.append(tr_1)

  tr_2 = Scatter(
    x = dataset[&#39;x&#39;],
    y = dataset[&#39;y2_stack&#39;],
    text = dataset[&#39;y2_text&#39;],
    hoverinfo = &#39;x+text&#39;,
    mode = &#39;lines&#39;,
    name = &#39;y2&#39;, 
    fill = &#39;tonexty&#39; #填充方式:到下方的另一条线
  )
  data_g.append(tr_2)

  tr_3 = Scatter(
    x = dataset[&#39;x&#39;],
    y = dataset[&#39;y3_stack&#39;],
    text = dataset[&#39;y3_text&#39;],
    hoverinfo = &#39;x+text&#39;,
    mode = &#39;lines&#39;,
    name = &#39;y3&#39;,
    fill = &#39;tonexty&#39;
  )
  data_g.append(tr_3)

  layout = Layout(title="field area plots", xaxis={&#39;title&#39;:&#39;x&#39;}, yaxis={&#39;title&#39;:&#39;value&#39;})
  fig = Figure(data=data_g, layout=layout)
  pltoff.plot(fig, filename=name)

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概要

この記事では、python-plotly を使用してデータグラフを描画する方法を紹介します。例の折れ線グラフ 5 つの典型的なグラフ (折れ線グラフ)、散布図、棒グラフ、円グラフ、および塗りつぶし面プロットは、基本的にほとんどの種類のグラフをカバーしており、友人がそれを変形して、より美しいアイコンを描くことができます。

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