如何使用Python-Plotly制作基本的散点图？

介绍

Python-Plotly是一个数据可视化库，它可以用来创建各种类型的图形，包括散点图。散点图是一种用于描述两个变量之间关系的图形，通常用于研究或可视化数据的分布状况。在这篇文章中，我们将介绍如何在Python中使用Plotly来创建基本散点图。

准备

在开始之前，我们需要安装并导入Plotly库以及一些其他必要的库。确保您已经安装了Plotly，您可以使用以下命令来安装它：

!pip install plotly

安装完毕后，您需要导入所需的库。这里我们还需要使用numpy和pandas库来生成数据，同时使用Plotly的离线模式以及其图形对象。

import plotly.offline as pyo

import plotly.graph_objs as go
import numpy as np
import pandas as pd

数据生成

在创建散点图之前，我们需要准备数据。这里我们将通过使用numpy和pandas库随机生成一些数据。具体来说，我们将生成两个数组，X和Y，每个数组包含100个随机数。我们还将使用np.random.randn(100)函数来生成一些噪声，使得数据更真实。

# 随机生成100个X和Y数据

X = np.random.randn(100)
Y = np.random.randn(100)
# 添加一些噪声
noise = np.random.randn(100) / 10
# 计算出新的Y值
Y = Y + noise
# 将数据转换为数据帧
df = pd.DataFrame({'x': X, 'y': Y})

我们还可以使用Pandas数据帧和虚拟数据来生成分类数据，这将为散点图添加另一个维度。

df = pd.DataFrame({'Category': ['A', 'B', 'C', 'D'], 

                   'x': [1, 2, 3, 4], 
                   'y': [30, 25, 45, 20]})

基本散点图

在准备好数据后，我们可以创建基本的散点图。为了创建散点图，我们需要创建一个散点图对象，并设置数据和图像属性。在这里，我们将使用go.Scatter来创建散点图，将数据传递给x和y参数，并使用'marker'参数设置标记样式和颜色。

# 创建散点图数据

data = [go.Scatter(x=df['x'], y=df['y'], mode='markers', 
                   marker=dict(size=12, color='red'))]
# 设置图像布局和标题
layout = go.Layout(title='Basic Scatterplot')
# 绘制散点图
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
pyo.plot(fig)

这样就创建了一个简单的散点图，其中每个点都是红色的圆圈。

多组数据散点图

散点图可以用于比较多组数据之间的关系。下面我们将演示如何使用Plotly创建一个包含多组散点图的图像。为此，我们需要创建多个散点图对象，并将它们添加到同一个figure对象中。

# 创建四组数据

x1 = np.random.randn(200) - 2
y1 = np.random.randn(200) - 2
x2 = np.random.randn(200)
y2 = np.random.randn(200)
x3 = np.random.randn(200) + 2
y3 = np.random.randn(200) + 2
x4 = np.random.randn(200) + 4
y4 = np.random.randn(200) + 4
# 创建四个散点图对象
trace1 = go.Scatter(x=x1, y=y1, mode='markers', 
                    marker=dict(size=6, color='blue'))
trace2 = go.Scatter(x=x2, y=y2, mode='markers', 
                    marker=dict(size=6, color='green'))
trace3 = go.Scatter(x=x3, y=y3, mode='markers', 
                    marker=dict(size=6, color='red'))
trace4 = go.Scatter(x=x4, y=y4, mode='markers', 
                    marker=dict(size=6, color='orange'))
# 将四个散点图对象添加到数据列表中
data = [trace1, trace2, trace3, trace4]
# 设置布局和标题
layout = go.Layout(title='Multiple Scatterplot')
# 创建figure对象并绘图
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
pyo.plot(fig)

这样就创建了一个包含四个散点图的图像。

分类散点图

分类散点图是一种特殊的散点图，它将数据分组并用不同的符号和颜色表示。在这里，我们将使用虚拟数据来创建一个分类散点图。要创建分类散点图，我们需要使用go.Scatter，并设置mode='markers'。此外，我们需要在TRACE中提供三个参数，X、Y和mode，用于定义每个数据点的坐标和符号样式。

trace1 = go.Scatter(

    x=[1, 2, 3, 4], 
    y=[10, 11, 12, 13], 
    mode='markers', 
    marker=dict(size=10, color='red'), 
    name='Group 1'
)
trace2 = go.Scatter(
    x=[2, 3, 4, 5], 
    y=[14, 15, 16, 17], 
    mode='markers', 
    marker=dict(size=10, color='green'), 
    name='Group 2'
)
trace3 = go.Scatter(
    x=[3, 4, 5, 6], 
    y=[18, 19, 20, 21], 
    mode='markers', 
    marker=dict(size=10, color='blue'), 
    name='Group 3'
)
# 将三个散点图对象添加到数据列表中
data = [trace1, trace2, trace3]
# 设置布局和标题
layout = go.Layout(title='Categorical Scatterplot')
# 创建figure对象并绘图
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
pyo.plot(fig)

这样就创建了一个分类散点图，其中三个组别（Group 1，Group 2和Group 3）用不同颜色的圆圈表示。

带标签的分类散点图

在一些情况下，分类散点图还可以带有标签。为此，我们可以使用scattertext库将文本标签添加到图形中。基本思路是先创建散点图，然后在同一个图形中添加文本标签。下面是一个示例：

import scattertext as st

corpus = st.CorpusFromPandas(df, 
                             category_col='Category',
                             text_col='Text',
                             nlp=nlp).build()
# 使用散点图绘制数据
trace = go.Scatter(x=df['x'], y=df['y'],
                   mode='markers', 
                   marker=dict(size=12, color='red'))
data = [trace]
# 将文本标签添加到图形中
annotations = []
for i, row in df.iterrows():
    
    annotations.append(dict(x=row['x'], 
                             y=row['y'],
                             xref='x', 
                             yref='y',
                             text=row['Category'],
                             showarrow=True,
                             arrowhead=7,
                             ax=0,
                             ay=-40))
    
layout['annotations'] = annotations
# 创建figure对象并绘图
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
pyo.plot(fig)

这样就创建了一个带有标签的分类散点图。

结果

本文介绍了如何使用Python-Plotly库来创建基本的散点图，并演示了如何在同一个图像中绘制多个散点图、分类散点图以及添加文本标签。散点图是一种简单、易用且有用的数据可视化方法，可用于探索单个变量或比较多个变量之间的关系。Python-Plotly提供了许多工具和功能来使绘图变得简单，但是我们需要花费一些时间来熟悉库的使用方法。