介紹：

=====

1.1 Plotly 是一款用來做數(shù)據(jù)分析和可視化的在線平臺，功能非常強大。

1.2 Plotly是一個非常著名且強大的開源數(shù)據(jù)可視化框架，它通過構(gòu)建基于瀏覽器顯示的web形式的可交互圖表來展示信息。

1.3 具有多種語言python、javascript、matlab、R、Jupyter、Excel等的API接口。

1.4 Plotly有在線和離線兩種模式。

1.5 優(yōu)點：

1.5.1 可開發(fā)web版可視化界面。

1.5.2 相比matplotlib、R更加現(xiàn)代化。

1.5.3 支持3D可視化繪圖。

2 說明：

=====

2.1 本次先講解：離線版、微軟vscode版、python版代碼的常見作圖。（網(wǎng)上多是以jupyter notebook為開發(fā)工具的在線版或者離線版，隨著微軟代碼編輯器vscode的使用普及，所以本人重點介紹vscode版離線版的python代碼）

2.2 環(huán)境：deepin-linux深度操作系統(tǒng)，python3.8，谷歌瀏覽器，微軟vscode編輯器。

2.3 對官方的代碼：進行修改，注釋。

2.4 基本作圖通俗易懂，拿來就可以使用。

2.5 高級的交互式作圖下次講解。

2.6 網(wǎng)址打開奇慢：

https://plot.ly/python/

3 安裝：

=====

pip install plotly  #sudo pip install plotly  #一般是這樣
#pip3.8 install plotly  #本機安裝
#pip install plotly --upgrade  #如果已經(jīng)安裝，升級就這樣

4 柱狀圖：

4.1 bar代碼：

import plotly as py
import plotly.graph_objs as go
pyplt = py.offline.plot  #離線設(shè)置
# 2組數(shù)據(jù)的柱狀圖
trace0 = go.Bar(
x = ['Jan','Feb','Mar','Apr', 'May','Jun','Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec'],
y = [20,14,25,16,18,22,19,15,12,16,14,17],
name = 'Primary Product',
marker=dict(color = 'rgb(49,130,189)')
)
trace1 = go.Bar(
x = ['Jan','Feb','Mar','Apr', 'May','Jun','Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec'],
y = [19,14,22,14,16,19,15,14,10,12,12,16],
name = 'Secondary Product',
marker=dict(color = 'rgb(204,204,204)')
)
data = [trace0,trace1]
layout = go.Layout(title = 'plotly柱狀圖bar')
fig = go.Figure(data = data, layout = layout)
#文件名，并保存在根目錄下，也可以指定目錄
pyplt(fig, filename='plotly的bar.html')

4.2 堆疊柱狀圖代碼：

import plotly as py
import plotly.graph_objs as go
pyplt = py.offline.plot
trace1 = go.Bar(
    x=['giraffes', 'orangutans', 'monkeys'],
    y=[20, 14, 23],
    name='SF Zoo'
)
trace2 = go.Bar(
    x=['giraffes', 'orangutans', 'monkeys'],
    y=[12, 18, 29],
    name='LA Zoo'
)
data = [trace1, trace2]
#堆疊柱狀圖
layout = go.Layout(barmode='stack',title = 'plotly的堆疊柱狀圖')
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
pyplt(fig, filename='plotly的stackbar.html')

5 餅狀圖

5.1 plotly的pie.py代碼：

import plotly as py
import plotly.graph_objs as go
pyplt = py.offline.plot #離線設(shè)置
#定義數(shù)值
labels = ['產(chǎn)品1','產(chǎn)品2','產(chǎn)品3','產(chǎn)品4','產(chǎn)品5']
values = [38.7,15.33,19.9,8.6,17.47]
#定義trace或者data
trace = [go.Pie(labels=labels, values=values)]
layout = go.Layout(title = 'plotly的pie圖')
fig = go.Figure(data = trace, layout = layout)
pyplt(fig, filename='plotly的pie.html')

5.2 shanpie.py代碼

import plotly as py
import plotly.graph_objs as go
pyplt = py.offline.plot
#數(shù)據(jù)定義
labels = ['產(chǎn)品1', '產(chǎn)品2','產(chǎn)品3', '產(chǎn)品4', '產(chǎn)品5']
values = [30, 25, 15, 22, 8]
colors = ['#FFFF00', '#FF0000', '#E066FF', '#0D0D0D']
#trace或者data數(shù)據(jù)定義
trace = [go.Pie(
labels = labels, 
values = values,
rotation = 30,
opacity = 1,
showlegend = False, #圖例顯示否，True就是顯示
pull = [0.1,0,0,0,0], #0.1為第一組數(shù)據(jù)出來pull=產(chǎn)品1=30的那一組
hoverinfo = 'label+percent', 
textinfo = 'percent', # textinfo = 'value',
textfont = dict(size = 30, color = 'white'),
marker = dict(colors = colors, line = dict(color = '#000000', width = 2))
                )
        ]
fig = go.Figure(data = trace)
#注意fig中無layout布局
pyplt(trace, filename='plotly的shanpie.html')

5.3 plotly的環(huán)形圓，circlepie.py代碼：

import plotly as py
import plotly.graph_objs as go
pyplt = py.offline.plot
labels = ['完成','未完成']
values = [0.8,0.2]
trace = [go.Pie(
    labels = labels, 
    values = values, 
    hole =  0.7, #空閑大小比值
    hoverinfo = "label + percent")]
#標(biāo)題定義
layout = go.Layout(title = 'plotly的環(huán)形圈圖')
fig = go.Figure(data = trace, layout = layout)
pyplt(fig, filename='circlepie.html')

6 折線圖line

6.1 方法一：

#導(dǎo)出模塊
import plotly
import plotly.graph_objs as go
#直接把數(shù)據(jù)寫入離線模塊里
plotly.offline.plot(
{
"data": [
    go.Scatter(x=[1, 2, 3, 4], y=[4, 3, 2, 1]),
    go.Scatter(x=[2, 1, 4, 3], y=[3, 1, 4, 2]),
],
"layout": go.Layout(title="plotly的line圖")
}, 
auto_open=True) #自動打開
#注意以上并未出現(xiàn)代碼生成的html文件名和保存地址
#采用默認(rèn)法，如下參數(shù)介紹，如filename='temp-plot.html'
'''
plot(figure_or_data, show_link=False, link_text='Export to plot.ly', 
validate=True, output_type='file', include_plotlyjs=True, filename='temp-plot.html', 
auto_open=True, image=None, image_filename='plot_image', 
image_width=800, image_height=600, config=None, include_mathjax=False, 
auto_play=True, animation_opts=None)
'''

6.2 方法二：

#常規(guī)方法
import plotly as py
import plotly.graph_objs as go
pyplt = py.offline.plot
#數(shù)據(jù)資料設(shè)置
trace0 = go.Scatter(
    x=[1, 2, 3, 4],
    y=[10, 15, 13, 17]
)
trace1 = go.Scatter(
    x=[1, 2, 3, 4],
    y=[16, 5, 11, 9]
)
#如果數(shù)據(jù)較多較多，以后還可以讀取數(shù)據(jù)方法，那是高級法
data = [trace0, trace1]
#布局并定義標(biāo)題
layout = go.Layout(title = '常規(guī)方法的折線圖line')
#定義畫布，掛在data和layout
fig = go.Figure(data = data, layout = layout)
pyplt(fig, filename='line.html')

7 散點圖代碼：

#隨機散點圖的常規(guī)方法
import plotly as py
import plotly.graph_objs as go
import numpy as np
pyplt = py.offline.plot #離線設(shè)置
#定義數(shù)據(jù)來源
#trace1 = go.Scatter(
data = go.Scatter(
y = np.random.randn(500),
mode = 'markers',
marker = dict(
    size = 16,
    color = np.random.randn(500),
    colorscale = 'Viridis',
    showscale = True
             )
)
#data = [trace1]  #注意被注釋掉的是規(guī)范寫法，但也可以直接data取代trace1
layout = go.Layout(title = 'plotly的Scatter的散點圖')
fig = go.Figure(data = data, layout = layout)
pyplt(fig, filename='plotly的Scatter.html')

=====以上為常規(guī)基本作圖，高級作圖未完待續(xù)=========

我覺得比pyecharts還好用，github非常火的可視化作圖，當(dāng)然它的功能步僅僅是本文基本作圖，高級作圖下次介紹。

自己整理，分享出來，喜歡的就點贊、收藏和轉(zhuǎn)發(fā)。

著響應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，越來越多的高質(zhì)量的SVG在線編輯器被公眾所熟知。SVG矢量圖形也越來越受歡迎，以便在任何設(shè)備上呈現(xiàn)圖像，甚至一些易于使用的SVG在線編輯器，可以替代PS，本文總結(jié)了五種流行的SVG在線編輯器。

1.即時設(shè)計

即時設(shè)計是一款可協(xié)作的在線設(shè)計工具，無需下載即可使用瀏覽器打開和編輯文件，團隊和個人都可以輕松使用。在即時設(shè)計中，團隊成員可以合作查看、編輯和同步同一項目的信息，并支持UI/UX設(shè)計師在不同的地方實時完成創(chuàng)作和溝通。

當(dāng)你的設(shè)計圖做完后，你可以在導(dǎo)出選項中，選擇SVG格式。

功能特點

研發(fā)預(yù)覽模式：

完美適配國內(nèi)團隊習(xí)慣，解決設(shè)計開發(fā)交付場景痛點；

團隊和個人字體共享：

本地字體導(dǎo)入云端建立線上字體庫，所有協(xié)作成員無需下載安裝；

移動端 App：

不僅能實時預(yù)覽設(shè)計效果，還能進行文件管理、打點評論在線溝通；

資源廣場：

與工具集成，精選的設(shè)計規(guī)范、組件、圖標(biāo)等資源無需下載直接在線使用；

個人資源庫：

引用組件、變體、圖標(biāo)等內(nèi)容一鍵上傳到云端保存，隨時隨地復(fù)用；

主流文件格式支持：

XD 導(dǎo)入、Sketch 導(dǎo)入導(dǎo)出，滿足不同工具用戶的項目遷移和備份需求

體驗地址：https://js.design/?source=tt&plan=ystt2306

2.Vectr

Vectr是一款簡單免費的SVG在線編輯器，也是一款在構(gòu)建縮放時不會損失質(zhì)量的圖形軟件，您可以在線或離線使用Vectr，您可以隨意選擇使用方式。此外，SVG在線編輯Vectr也是Windows、Linux和Chromebook提供了不同的下載包，使設(shè)計師使用起來非常方便。

功能特點

可以隨時訪問編輯器

使用時，節(jié)省空間

插入內(nèi)部，刪除操作效率很低

3.Vecteezy

Vecteezy不僅是一款功能齊全的免費SVG在線編輯器，也是初學(xué)者和專業(yè)人士都可以免費使用的編輯器。在Vecteezy中，您可以根據(jù)自己的習(xí)慣調(diào)整軟件中的所有內(nèi)容，但使用編輯器時，您必須記住，如果您認(rèn)為免費包不夠，不用擔(dān)心，您可以隨時升級免費包，升級后您可以自由享受更多功能。

功能特點

能夠訪問所有高級圖形

商業(yè)項目中可以使用您設(shè)計的圖形

可以使用圖形進行無限的物理和數(shù)字復(fù)制

4.Vecta

Vecta是一個強大的SVG在線編輯器，其功能包括：訪問谷歌字體、文本輪廓、顏色、圖層智能連接器等，此外，Vecta也是一個非常適合團隊成員的SVG在線編輯器。

功能特點

可隨機訪問

具有較大的空間擴展性

節(jié)省空間

5.Chartist.js

圖形設(shè)計的美在于，你可以很容易地將它與各種內(nèi)容格式、項目和應(yīng)用程序集成在一起。SVG在線編輯Chartist.js可以幫助設(shè)計師、開發(fā)人員甚至網(wǎng)站管理員輕松地將SVG圖片放在任何設(shè)備上，圖片看起來非常好，并通過交互式和動態(tài)圖表來增強圖片的視覺外觀。您還可以在您設(shè)計的網(wǎng)站上靈活地制作圖表。

功能特點

配置簡單，可方便地轉(zhuǎn)換各種圖表數(shù)據(jù)格式。

代碼比較簡單，使用起來比較方便。

js可以靈活地應(yīng)用于Web頁面。

js支持不同的瀏覽器尺寸和分辨率。

支持自定義SASS架構(gòu)。