今天給大家分享一篇可視化干貨，介紹的是功能強大的開源Python 繪圖庫Plotly，教你如何用超簡單的（甚至只要一行！）代碼，繪制出更棒的圖表。

我之前一直守著 matplotlib 用的原因，就是為了我學會它復雜的語法，已經(jīng)“沉沒"在里面的幾百個小時的時間成本。這也導致我花費了不知多少個深夜，在 StackOverflow 上搜索如何“格式化日期”或“增加第二個Y軸”。

但我們現(xiàn)在有一個更好的選擇了 —— 比如易于使用、文檔健全、功能強大的開源 Python 繪圖庫Plotly。今天就帶你深入體驗下，了解它如何用超簡單的（甚至只要一行！）代碼，繪制出更棒的圖表。

本文中所有代碼都已經(jīng)在 Github 上開源，所有的圖表都是可交互的，請使用Jupyter notebook查看 。 （Github 源代碼地址：https://github.com/WillKoehrsen/Data-Analysis/blob/master/plotly/Plotly%20Whirlwind%20Introduction.ipynb）

（plotly 繪制的范例圖表。圖片來源：plot.ly）

Plotly 概述

plotly 的 Python 軟件包是一個開源的代碼庫，它基于 plot.js，而后者基于 d3.js。我們實際使用的則是一個對 plotly 進行封裝的庫，名叫 cufflinks，它能讓你更方便地使用 plotly 和 Pandas 數(shù)據(jù)表協(xié)同工作。 *注：Plotly 本身是一個擁有多個不同產(chǎn)品和開源工具集的可視化技術公司。Plotly 的 Python 庫是可以免費使用的，在離線模式可以創(chuàng)建數(shù)量不限的圖表，在線模式因為用到了 Plotly 的共享服務，只能生成并分享 25 張圖表。 本文中的所有可視化圖表都是在 Jupyter Notebook 中使用離線模式的 plotly + cufflinks 庫完成的。在使用pip install cufflinks plotly完成安裝后，你可以用下面這樣的代碼在 Jupyter 里完成導入：

單變量分布：柱狀圖和箱形圖

單變量分析圖往往是開始數(shù)據(jù)分析時的標準做法，而柱狀圖基本上算是單變量分布分析時必備的圖表之一（雖然它還有一些不足）。 就拿博客文章點贊總數(shù)為例（原始數(shù)據(jù)見 Github：https://github.com/WillKoehrsen/Data-Analysis/tree/master/medium ），做一個簡單的交互式柱狀圖：

（代碼中的df是標準的 Pandas dataframe 對象）

（使用 plotly+cufflinks 創(chuàng)建的交互式柱狀圖）

對于已經(jīng)習慣matplotlib的同學，你們只需要多打一個字母（把.plot改成.iplot），就能獲得看起來更加美觀的交互式圖表！點擊圖片上的元素就能顯示出詳細信息、隨意縮放，還帶有（我們接下來會提到的）高亮篩選某些部分等超棒功能。 如果你想繪制堆疊柱狀圖，也只需要這樣：

對pandas數(shù)據(jù)表進行簡單的處理，并生成條形圖：

就像上面展示的那樣，我們可以將 plotly + cufflinks 和 pandas 的能力整合在一起。比如，我們可以先用.pivot()進行數(shù)據(jù)透視表分析，然后再生成條形圖。 比如統(tǒng)計不同發(fā)表渠道中，每篇文章帶來的新增粉絲數(shù)：

交互式圖表帶來的好處是，我們可以隨意探索數(shù)據(jù)、拆分子項進行分析。箱型圖能提供大量的信息，但如果你看不到具體數(shù)值，你很可能會錯過其中的一大部分！

散點圖

散點圖是大多數(shù)分析的核心內(nèi)容，它能讓我們看出一個變量隨著時間推移的變化情況，或是兩個（或多個）變量之間的關系變化情況。

時間序列分析

在現(xiàn)實世界中，相當部分的數(shù)據(jù)都帶有時間元素。幸運的是，plotly + cufflinks 天生就帶有支持時間序列可視化分析的功能。 以我在“Towards Data Science”網(wǎng)站上發(fā)表的文章數(shù)據(jù)為例，讓我們以發(fā)布時間為索引構建一個數(shù)據(jù)集，看看文章熱度的變化情況：

在上圖中，我們用一行代碼完成了幾件事情：

自動生成美觀的時間序列 X 軸

增加第二條 Y 軸，因為兩個變量的范圍并不一致

把文章標題放在鼠標懸停時顯示的標簽中

為了顯示更多數(shù)據(jù)，我們可以方便地添加文本注釋：

（帶有文本注釋的散點圖）

下面的代碼中，我們將一個雙變量散點圖按第三個分類變量進行著色：

接下來我們要玩點復雜的：對數(shù)坐標軸。我們通過指定 plotly 的布局（layout）參數(shù)來實現(xiàn)這一點（關于不同的布局，請參考官方文檔 https://plot.ly/python/reference/），同時我們把點的尺寸（size參數(shù)）和一個數(shù)值變量read_ratio（閱讀比例）綁定，數(shù)字越大，泡泡的尺寸也越大。

如果想要更復雜一些（詳見 Github 的源代碼），我們甚至可以在一張圖里塞進 4 個變量?。ㄈ欢⒉煌扑]你們真的這么搞）

和前面一樣，我們可以將 pandas 和 plotly+cufflinks 結合起來，實現(xiàn)許多有用的圖表：

建議你查看官方文檔，或者源代碼，里面有更多的范例和函數(shù)實例。只需要簡單的一兩行代碼，就可以為你的圖表加上文字注釋，輔助線，最佳擬合線等有用的元素，并且保持原有的各種交互式功能。

高級繪圖功能

接下來，我們要詳細介紹幾種特殊的圖表，平時你可能并不會很經(jīng)常用到它們，但我保證只要你用好了它們，一定能讓人刮目相看。我們要用到 plotly 的figure_factory模塊，只需要一行代碼，就能生成超棒的圖表！

散點圖矩陣

假如我們要探索許多不同變量之間的關系，散點圖矩陣（也被稱為SPLOM）就是個很棒的選擇：

即使是這樣復雜的圖形，也是完全可交互的，讓我們能更詳盡地對數(shù)據(jù)進行探索。

關系熱圖

為了體現(xiàn)多個數(shù)值變量間的關系，我們可以計算它們的相關性，然后用帶標注熱度圖的形式進行可視化：

自定義主題

除了層出不窮的各種圖表外，Cufflinks 還提供了許多不同的著色主題，方便你輕松切換各種不同的圖表風格。下面兩張圖分別是“太空”主題和“ggplot”主題：

此外，還有 3D 圖表（曲面和泡泡）：

對有興趣研究的用戶來說，做張餅圖也不是什么難事：

在 Plotly 圖表工坊（Plotly Chart Studio）里編輯

當你在 Jupyter Notebook 里生成了這些圖表之后，你將會發(fā)現(xiàn)圖表的右下角出現(xiàn)了一個小小的鏈接，寫著“Export to plot.ly（發(fā)布到 plot.ly）”。如果你點擊這個鏈接，你將會跳轉到一個“圖表工坊”（https://plot.ly/create/）。 在這里，你可以在最終展示之前進一步修改和潤色你的圖表?？梢蕴砑訕俗ⅲx擇某些元素的顏色，把一切都整理清楚，生成一個超棒的圖表。之后，你還可以將它發(fā)布到網(wǎng)絡上，生成一個供其他人查閱的鏈接。 下面兩張圖是在圖表工坊里制作的：

講了這么多，看都看累了吧？然而我們還并沒有窮盡這個庫的所有功能。限于篇幅，有些更棒的圖表和范例，只好請大家訪問 plotly 和 cufflinks 的官方文檔去一一查看咯。

（Plotly 交互式地圖，顯示了美國國內(nèi)的風力發(fā)電場數(shù)據(jù)。來源：plot.ly）

最后……

關于沉沒成本謬誤，最糟糕的一點在于，人們往往只能在放棄之前的努力時，才能意識到自己浪費了多少時間。 在選擇一款繪圖庫的時候，你最需要的幾個功能有：

快速探索數(shù)據(jù)所需的一行代碼圖表

拆分/研究數(shù)據(jù)所需的交互式元素

當需要時可以深入細節(jié)信息的選項

最終展示前能輕易進行定制

從現(xiàn)在看來，要用 Python 語言實現(xiàn)以上功能的最佳選擇非 plotly 莫屬。它讓我們快速生成可視化圖表，交互功能使我們更好地理解信息。 我承認，繪圖絕對是數(shù)據(jù)科學工作中最讓人享受的部分，而 plotly 能讓你更加愉悅地完成這些任務。

（用一張圖表顯示一下用 Python 繪圖的愉悅程度隨著時間變化。來源 towardsdatascience.com） 2022年是時候升級你的 Python 繪圖庫了，讓自己在數(shù)據(jù)科學和可視化方面變得更快、更強、更美吧！

審核編輯 ：李倩