python2.7使用plotly绘制本地散点图和折线图

 更新时间:2019年04月02日 17:14:04   作者:点点横点尘  
这篇文章主要为大家详细介绍了python2.7使用plotly绘制本地散点图和折线图实例,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

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脚本之家。

相关文章

  • python友情链接检查方法

    python友情链接检查方法

    这篇文章主要介绍了python友情链接检查方法,涉及Python读取txt文件进行友链查询的相关技巧,非常简单实用,需要的朋友可以参考下
    2015-07-07
  • keras 权重保存和权重载入方式

    keras 权重保存和权重载入方式

    这篇文章主要介绍了keras 权重保存和权重载入方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2020-05-05
  • python中的随机函数random的用法示例

    python中的随机函数random的用法示例

    这篇文章主要介绍了python中的随机函数random的用法示例,详细的介绍了python 随机函数random的用法和示例,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2018-01-01
  • Python使用matplotlib简单绘图示例

    Python使用matplotlib简单绘图示例

    这篇文章主要介绍了Python使用matplotlib简单绘图,结合实例形式分析了Python基于matplotlib绘制正弦与余弦曲线相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
    2018-02-02
  • python快速排序的实现及运行时间比较

    python快速排序的实现及运行时间比较

    这篇文章主要介绍了python快速排序的实现及运行时间比较,本文通过两种方法给大家介绍,大家可以根据自己需要选择适合自己的方法,对python实现快速排序相关知识感兴趣的朋友一起看看吧
    2019-11-11
  • Python通过递归函数输出嵌套列表元素

    Python通过递归函数输出嵌套列表元素

    这篇文章主要介绍了Python通过递归函数输出嵌套列表元素,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
    2020-10-10
  • Django项目的创建全过程

    Django项目的创建全过程

    本文介绍了如何在Windows系统上安装和配置Python解释器、切换默认版本、使用虚拟环境安装Django,并通过PyCharm创建和管理Django项目
    2025-01-01
  • 利用python写api接口实战指南

    利用python写api接口实战指南

    api接口在我们开发中的重要性相信大家都这篇文章主要给大家介绍了关于利用python写api接口实战的相关资料,文中通过实例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下
    2022-05-05
  • python文件操作之批量修改文件后缀名的方法

    python文件操作之批量修改文件后缀名的方法

    这篇文章主要介绍了python文件操作之批量修改文件后缀名,需要的朋友可以参考下
    2018-08-08
  • 关于Python中几个有趣的函数和推导式解析

    关于Python中几个有趣的函数和推导式解析

    这篇文章主要介绍了关于Python中几个有趣的函数和推导式解析,推导式comprehensions,又称解析式,是Python的一种独有特性,推导式是可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体,需要的朋友可以参考下
    2023-08-08

最新评论