Примеры графиков на Plotly с использованием Python

Чтобы быстро создать интерактивный график с помощью Plotly, установите библиотеку через pip install plotly. Для начала работы импортируйте модуль plotly.express, который упрощает создание визуализаций. Например, построить линейный график можно всего в несколько строк кода: import plotly.express as px; fig = px.line(x=[1, 2, 3], y=[4, 5, 6]); fig.show().

Если вам нужен более сложный график, например, диаграмма рассеяния с группировкой по категориям, используйте px.scatter. Добавьте параметр color, чтобы выделить группы данных. Вот пример: fig = px.scatter(df, x=’вес’, y=’рост’, color=’пол’). Это позволит визуально разделить данные на категории.

Для создания гистограммы с накоплением примените px.histogram. Укажите параметр barmode=’stack’, чтобы отобразить несколько наборов данных в одном графике. Например: fig = px.histogram(df, x=’возраст’, color=’город’, barmode=’stack’). Это особенно полезно для анализа распределения данных по нескольким категориям.

Чтобы добавить интерактивные элементы, такие как всплывающие подсказки или масштабирование, Plotly автоматически включает их в каждый график. Вы можете настроить их через параметры hover_data или labels. Например, fig = px.bar(df, x=’месяц’, y=’продажи’, hover_data=[‘регион’]) добавит информацию о регионе при наведении.

Сохраняйте графики в формате HTML для удобства использования. Используйте метод fig.write_html(‘график.html’). Это позволит легко делиться визуализациями без необходимости запускать код.

Создание простых графиков с помощью Plotly

Установите библиотеку Plotly, выполнив команду pip install plotly, чтобы начать работу. Для создания первого графика импортируйте модуль plotly.express как px. Например, чтобы построить линейный график, используйте функцию px.line. Передайте данные в формате DataFrame и укажите оси: px.line(df, x='Время', y='Значения').

Для построения столбчатой диаграммы примените px.bar. Укажите категории и значения: px.bar(df, x='Категории', y='Количество'). Чтобы добавить цветовое кодирование, используйте параметр color: px.bar(df, x='Категории', y='Количество', color='Группа').

Создайте круговую диаграмму с помощью px.pie. Укажите значения и метки: px.pie(df, values='Данные', names='Метки'). Для настройки отображения добавьте параметр hole, чтобы сделать диаграмму кольцевой: px.pie(df, values='Данные', names='Метки', hole=0.5).

Используйте px.scatter для построения точечного графика. Передайте данные и настройте размер точек с помощью параметра size: px.scatter(df, x='X', y='Y', size='Размер'). Добавьте интерактивность, вызвав метод show() для отображения графика в браузере.

Чтобы сохранить график как HTML-файл, используйте метод write_html: fig.write_html('график.html'). Это позволяет делиться графиками без необходимости запуска кода.

Установка необходимых библиотек для работы с Plotly

Для начала работы с Plotly установите библиотеку через pip. Откройте терминал и выполните команду:

pip install plotly

Plotly часто используется совместно с другими библиотеками, такими как Pandas и NumPy, для обработки данных. Установите их, если они еще не установлены:

pip install pandas – для работы с таблицами и структурированными данными.
pip install numpy – для выполнения математических операций.

Если вы планируете создавать интерактивные графики в Jupyter Notebook, установите дополнительное расширение:

pip install jupyterlab

После установки всех библиотек проверьте их работоспособность. Импортируйте Plotly в Python и создайте простой график:

import plotly.express as px
fig = px.scatter(x=[1, 2, 3], y=[4, 5, 6])
fig.show()

Если график отображается корректно, вы готовы к работе с Plotly. Для более сложных проектов изучите документацию библиотеки на официальном сайте.

Создание графика типа ‘линия’ с простыми данными

Для построения линейного графика в Plotly используйте функцию px.line. Сначала подготовьте данные в виде списков или массива. Например, создайте два списка: один для значений по оси X, другой – для значений по оси Y.

Пример данных: x_values = [1, 2, 3, 4, 5] и y_values = [10, 15, 13, 17, 21]. Эти данные можно передать в функцию px.line следующим образом: fig = px.line(x=x_values, y=y_values).

Чтобы отобразить график, вызовите метод fig.show(). Это создаст интерактивный график, где можно увеличивать, уменьшать и перемещать область просмотра.

Добавьте заголовок и подписи осей для улучшения читаемости. Используйте параметры title, labels и xaxis_title, yaxis_title. Например: fig.update_layout(title='График зависимости', xaxis_title='Время', yaxis_title='Значения').

Если данные содержат несколько наборов, добавьте их в график через параметр color. Например, создайте словарь с дополнительными данными и передайте его в функцию: fig = px.line(data_frame=df, x='x_values', y='y_values', color='category').

Для сохранения графика в файл используйте метод fig.write_html('graph.html'). Это сохранит график в формате HTML, который можно открыть в браузере.

Настройка меток и легенды на графике

Используйте параметр title в методах update_xaxes и update_yaxes, чтобы добавить заголовки к осям. Например, fig.update_xaxes(title='Время') задаст метку для оси X.

Для настройки шрифта и цвета меток добавьте параметр title_font. Укажите размер, цвет и семейство шрифта: fig.update_xaxes(title_font=dict(size=14, color='blue', family='Arial')).

Легенду можно переместить с помощью параметра legend в update_layout. Например, fig.update_layout(legend=dict(x=0.5, y=-0.2, orientation='h')) разместит легенду внизу графика по центру.

Чтобы изменить заголовок легенды, используйте параметр title_text: fig.update_layout(legend=dict(title_text='Категории')). Это поможет сделать график более понятным.

Если нужно скрыть легенду, добавьте showlegend=False в update_layout: fig.update_layout(showlegend=False).

Для настройки отступов меток осей используйте параметр ticklen и tickangle. Например, fig.update_xaxes(ticklen=10, tickangle=45) изменит длину и угол наклона меток.

Следующая таблица поможет быстро настроить основные параметры:

Параметр	Описание	Пример
`title`	Заголовок оси	`fig.update_xaxes(title='Время')`
`title_font`	Настройка шрифта заголовка	`fig.update_xaxes(title_font=dict(size=14, color='blue'))`
`legend`	Позиция и ориентация легенды	`fig.update_layout(legend=dict(x=0.5, y=-0.2))`
`showlegend`	Отображение легенды	`fig.update_layout(showlegend=False)`
`ticklen`	Длина меток	`fig.update_xaxes(ticklen=10)`
`tickangle`	Угол наклона меток	`fig.update_xaxes(tickangle=45)`

Эти настройки помогут сделать график более информативным и удобным для восприятия. Экспериментируйте с параметрами, чтобы достичь оптимального результата.

Расширенные возможности визуализации и настройки графиков

Для добавления интерактивности в графики используйте анимации. В Plotly анимации легко настраиваются с помощью параметра animation_frame. Например, при построении графика временных рядов можно добавить анимацию, чтобы данные отображались по годам или месяцам. Это помогает визуализировать изменения в динамике.

Настройте внешний вид графиков с помощью кастомизации макета. Используйте параметры layout, такие как title, xaxis и yaxis, чтобы задать заголовки, подписи осей и их диапазоны. Например, для улучшения читаемости измените цвет фона с помощью plot_bgcolor или добавьте сетку с помощью gridcolor.

Добавьте всплывающие подсказки для улучшения взаимодействия с данными. В Plotly подсказки настраиваются через параметр hoverinfo. Вы можете указать, какие данные отображать при наведении курсора, например, значения, метки или процентные соотношения.

Используйте вложенные графики для сравнения данных. С помощью subplots создайте несколько графиков в одном окне. Это особенно полезно для анализа нескольких наборов данных одновременно. Например, разместите линейный график и гистограмму рядом для более глубокого анализа.

Для работы с большими объемами данных применяйте агрегацию. Используйте функции группировки и суммирования перед построением графиков. Это ускоряет отрисовку и делает визуализацию более понятной.

Экспериментируйте с типами графиков. Помимо стандартных линейных и столбчатых графиков, Plotly поддерживает тепловые карты, диаграммы рассеяния, 3D-графики и многое другое. Например, для анализа корреляции между двумя переменными используйте диаграмму рассеяния с цветовым кодированием.

Создание интерактивных графиков с несколькими осями

Для построения графиков с несколькими осями в Plotly используйте метод add_trace с параметром yaxis. Это позволяет отображать данные на разных осях Y, сохраняя их визуальную независимость. Например, если нужно сравнить две величины с разными масштабами, добавьте вторую ось Y.

Создайте базовый график с помощью go.Figure().
Добавьте первый набор данных с помощью add_trace, указав yaxis='y1'.
Для второго набора данных используйте yaxis='y2', чтобы он отображался на второй оси.
Настройте оси Y с помощью update_layout, задав параметры yaxis и yaxis2.

Пример кода:


import plotly.graph_objects as go
fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Scatter(x=[1, 2, 3], y=[10, 20, 30], name="Данные 1", yaxis='y1'))
fig.add_trace(go.Scatter(x=[1, 2, 3], y=[100, 200, 300], name="Данные 2", yaxis='y2'))
fig.update_layout(
yaxis=dict(title="Ось Y1"),
yaxis2=dict(title="Ось Y2", overlaying='y', side='right')
)
fig.show()

Этот код создаст график с двумя осями Y, где каждая ось соответствует своему набору данных. Для лучшей читаемости добавьте подписи к осям и легенду, чтобы пользователь мог легко интерпретировать данные.

Если нужно добавить больше осей, используйте аналогичный подход, увеличивая количество параметров yaxis в update_layout. Например, для третьей оси Y добавьте yaxis3 и настройте его параметры.

Использование цветовых схем и аннотаций на графиках

Выберите цветовую схему, которая подчеркивает ключевые данные. В Plotly используйте параметр color_continuous_scale для градиентных схем или color_discrete_sequence для дискретных цветов. Например, для тепловой карты примените схему Viridis: fig.update_traces(color_continuous_scale='Viridis'). Это улучшает читаемость и визуальную привлекательность.

Добавляйте аннотации, чтобы выделить важные точки или тренды. Используйте метод add_annotation с параметрами x, y и text. Например: fig.add_annotation(x=5, y=10, text="Пик значения", showarrow=True). Это помогает зрителю быстро понять ключевые моменты.

Для групповых данных используйте цветовые схемы, которые контрастируют между категориями. Например, в столбчатых диаграммах задайте разные цвета для каждой группы: fig.update_traces(marker=dict(color=['blue', 'green', 'red'])). Это упрощает сравнение данных.

Настройте легенду для лучшего восприятия. Используйте параметр legend_title_text для добавления заголовка: fig.update_layout(legend_title_text='Категории'). Это делает график более информативным.

Экспериментируйте с прозрачностью для сложных графиков. Задайте параметр opacity в marker или line: fig.update_traces(marker=dict(opacity=0.7)). Это помогает избежать перегруженности.

Сохранение и экспорт графиков в различные форматы

Для сохранения графика в Plotly используйте метод write_html. Это позволяет экспортировать график в интерактивный HTML-файл, который можно открыть в браузере. Например, fig.write_html("график.html") создаст файл с вашим графиком.

Если вам нужен статический формат, например PNG или JPEG, воспользуйтесь методом write_image. Убедитесь, что у вас установлены библиотеки kaleido или orca, которые необходимы для работы с изображениями. Пример: fig.write_image("график.png") сохранит график в формате PNG.

Для экспорта в PDF используйте тот же метод write_image, указав расширение .pdf. Это удобно для создания отчетов или презентаций. Например, fig.write_image("график.pdf") сохранит график в PDF-формате.

Если требуется сохранить данные графика для дальнейшего анализа, экспортируйте их в JSON с помощью fig.to_json(). Это позволяет позже восстановить график или использовать данные в других проектах.

Для автоматизации экспорта добавьте параметр scale в метод write_image, чтобы управлять качеством изображения. Например, fig.write_image("график.png", scale=2) удвоит разрешение изображения.