• 基礎數據分析12堂課

Plotly套件

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• 我們可以運用Plotly套件來繪製視覺化圖形。

  # 匯入numpy套件，為了簡化程式碼，將它套件另外命名成np
  import numpy as np
  
  # 匯入plotly套件，以便繪製視覺化圖形
  from plotly.offline import download_plotlyjs, init_notebook_mode, plot, iplot
  import plotly.graph_objs as go
  
  # 建立一個陣列, 在1960與2017的範圍之間建立58個點等分
  years = np.linspace(1960, 2017, 58) 
  # 建立一個從0開始，小於58的連續整數陣列，總共58個元素
  numbers = np.arange(58)
  
  trace = go.Scatter(
      x = years,
      y = numbers,
      mode = 'lines+markers'    
  )
  
  data = [trace]
  
  iplot(data, filename='scatter-mode')

  

  我們可以把二種資料繪製到同一個圖形上面。

  # 匯入numpy套件，為了簡化程式碼，將它套件另外命名成np
  import numpy as np
  
  # 匯入plotly套件，以便繪製視覺化圖形
  from plotly.offline import download_plotlyjs, init_notebook_mode, plot, iplot
  import plotly.graph_objs as go
  
  years = np.linspace(1960, 2017, 58) 
  numbers = np.arange(58)
  randoms = np.random.randn(58)
  
  trace = go.Scatter(
      x = years,
      y = numbers,
      mode = 'lines+markers',  
      name = '序列'
  )
  
  trace2 = go.Scatter(
      x = years,
      y = randoms,
      mode = 'lines+markers',    
      name = '亂數'
  )
  
  data = [trace, trace2]
  
  iplot(data, filename='scatter-mode')