python2.7使用plotly绘制本地散点图和折线图

本人在学习使用Python和plotly处理数据时,经过两个小时艰难试错,终于完成了散点图和折线图的实例。在使用过程中遇到一个大坑,因为官方给出的案例是用在线存储的,所以需要安装jupyter(也就是ipython)才能使用notebook来处理生成的文件,一开始我没太懂iplot和plot之间的差异,导致浪费了很多时间。

重要提示:最新的jupyter不支持Python3.2及以下版本

最后我只能继续采用本地文件的形式来解决这个问题了。下面放出我的测试代码,被注释掉的是官方给出的代码以及离线存储的代码。应该是最新版的Python的方案。

#!/usr/bin/python
# coding=utf-8

import plotly.plotly
import random
from plotly.graph_objs import *
import plotly.graph_objs as abc # 必须
import numpy as np

def sayHello():
 N=100
 xx = [];
 for i in range(20):
  xx.append(i)
 y0 = [];
 for i in range(20):
  y0.append(random.randint(0, 10))
 y1 = [];
 for i in range(20):
  y1.append(random.randint(10, 20))
 y2 = [];
 for i in range(20):
  y2.append(random.randint(20, 30))
 #xx = np.linspace(0, 1, N)
 #y0 = np.random.randn(N) + 5
 #y1 = np.random.randn(N)
 #y2 = np.random.randn(N) - 5
 data_1 = abc.Scatter(
  x=xx,
  y=y0,
  name='test1',
  mode='markers'
 )
 date_2 = abc.Scatter(
  x=xx,
  y=y1,
  name='test2',
  mode="lines"
 )
 date_3 = abc.Scatter(
  x=xx,
  y=y2,
  name='test3',
  mode="lines+markers"
 )
 '''
 N = 1000
 random_x = np.random.randn(N)
 random_y = np.random.randn(N)
 # Create a trace
 trace = abc.Scatter(
  x=random_x,
  y=random_y,
  mode='markers'
 )
 data1 = [trace]
 '''
 data1 = Data([data_1, date_2,date_3])
 plotly.offline.plot(data1)
 #plotly.offline.iplot(data1,filename='test01')

if __name__ == "__main__":
 sayHello()

下面是我最终结果的截图:

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • Python简直是万能的,这5大主要用途你一定要知道!(推荐)

    从2015开始国内就开始慢慢接触Python了,从16年开始Python就已经在国内的热度更高了,目前也可以算的上"全民Python"了. 众所周知小学生的教材里面已经有Python了,国家二级计算机证也需要学习Python了! 因为Python简单.入门快,是不少程序员入门的首选语言. 如果你想学Python,或者你刚开始学习Python,那么你可能会问:"我能用Python做什么?" 这个问题不好回答,因为Python有很多用途. 但是随着时间,我发现有Pyth

  • python3对拉勾数据进行可视化分析的方法详解

    前言 上回说到我们如何把拉勾的数据抓取下来的,既然获取了数据,就别放着不动,把它拿出来分析一下,看看这些数据里面都包含了什么信息. (本次博客源码地址:https://github.com/MaxLyu/Lagou_Analyze (本地下载)) 下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧 一.前期准备 由于上次抓的数据里面包含有 ID 这样的信息,我们需要将它去掉,并且查看描述性统计,确认是否存在异常值或者确实值. read_file = "analyst.csv" # 读取文件获得数据

  • Python3安装Pillow与PIL的方法

    关于Pillow与PIL PIL(Python Imaging Library)是Python一个强大方便的图像处理库,名气也比较大.不过只支持到Python 2.7. PIL官方网站:http://www.pythonware.com/products/pil/ Pillow是PIL的一个派生分支,但如今已经发展成为比PIL本身更具活力的图像处理库.目前最新版本是3.0.0. Pillow的Github主页:https://github.com/python-pillow/Pillow Pil

  • Python3实现计算两个数组的交集算法示例

    本文实例讲述了Python3实现计算两个数组的交集算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 问题: 给定两个数组,写一个方法来计算它们的交集. 方案一:利用collections.Counter的&运算,一步到位,找到 最小次数 的相同元素. # -*- coding:utf-8 -*- #! python3 def intersect(nums1, nums2): """ :type nums1: List[int] :type nums2: List[int] :r

  • Python3实现的旋转矩阵图像算法示例

    本文实例讲述了Python3实现的旋转矩阵图像算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 问题: 给定一个 n × n 的二维矩阵表示一个图像. 将图像顺时针旋转 90 度. 方案一:先按X轴对称旋转, 再用zip()解压,最后用list重组. # -*- coding:utf-8 -*- #! python3 class Solution: def rotate(self, matrix): """ :type matrix: List[List[int]] :rtype: v

  • Python3获取拉勾网招聘信息的方法实例

    前言 为了了解跟python数据分析有关行业的信息,大概地了解一下对这个行业的要求以及薪资状况,我决定从网上获取信息并进行分析.既然想要分析就必须要有数据,于是我选择了拉勾,冒着危险深入内部,从他们那里得到了信息.不得不说,拉勾的反爬技术还挺厉害的,稍后再说明.话不多说,直接开始. 一.明确目的 每次爬虫都要有明确的目的,刚接触随便找东西试水的除外.我想要知道的是python数据分析的要求以及薪资状况,因此,薪资.学历.工作经验以及一些任职要求就是我的目的. 既然明确了目的,我们就要看一下它们在

  • 从0开始的Python学习014面向对象编程(推荐)

    简介 到目前为止,我们的编程都是根据数据的函数和语句块来设计的,面向过程的编程.还有一种我们将数据和功能结合起来使用对象的形式,使用它里面的数据和方法这种方法叫做面向对象的编程. 类和对象是面向对象编程的两个重要方面.对于类和对象的关系,举个例子就像学生和小明同学的关系一样.学生(类)是一个拥有共同属性的群体,小明同学(对象)是其中一个有自己特性的个体. 对于一个对象或类的变量被称为域,函数被称为类或对象的方法. 域有两种类型--属于每个对象或属于类本身,分别成为实例变量和类变量. 类使用cla

  • Python参数解析模块sys、getopt、argparse使用与对比分析

    一些命令行工具的使用能够大大简化代码脚本的维护成本,提升复用性,今天主要是借助于python提供的几种主流的参数解析工具来实现简单的功能,主要是学习实践为主,这是新年伊始开工的第一篇,还是花了一番功夫来完成写作的和实验的,希望能够帮到需要的朋友们,新的一年里,祝大家心想事成! 好了,废话不多说,下面进入正文. Python中有三个内建的模块用于处理命令行参数: 第一个:sys,最简单,只能够提供简单的参数解析功能 第二个:getopt,只能简单的处理命令行参数 ,较sys封装更好一点 第三个:a

  • Python时间序列处理之ARIMA模型的使用讲解

    ARIMA模型 ARIMA模型的全称是自回归移动平均模型,是用来预测时间序列的一种常用的统计模型,一般记作ARIMA(p,d,q). ARIMA的适应情况 ARIMA模型相对来说比较简单易用.在应用ARIMA模型时,要保证以下几点: 时间序列数据是相对稳定的,总体基本不存在一定的上升或者下降趋势,如果不稳定可以通过差分的方式来使其变稳定. 非线性关系处理不好,只能处理线性关系 判断时序数据稳定 基本判断方法:稳定的数据,总体上是没有上升和下降的趋势的,是没有周期性的,方差趋向于一个稳定的值. A

  • Python代码实现删除一个list里面重复元素的方法

    网上学习了的两个新方法,代码非常之简洁.看来,不是只要实现了基本功能就能交差滴,想要真的学好python还有很长的一段路呀 方法一:是利用map的fromkeys来自动过滤重复值,map是基于hash的,大数组的时候应该会比排序快点吧 方法二:是用set(),set是定义集合的,无序,非重复 方法三:是排序后,倒着扫描,遇到已有的元素删之 #!/usr/bin/python #coding=utf-8 ''' Created on 2012-2-22 Q: 给定一个列表,去掉其重复的元素,并输出

随机推荐