『Plotly实战指南』--绘图初体验
今天，打算通过绘制一个简单的散点图，来开启我们 Plotly 绘图的初次尝试。本文目的不是介绍如何绘制散点图，而是通过散点图来介绍Plotly 绘图的基础步骤。
1. 绘制散点图：初探 Plotly
散点图是展示变量关系的基础图表，在Plotly中，绘制散点图非常简单。
以下是一个示例代码：
import plotly.express as px
# 准备数据
data = {
"x": ,
"y":
}
# 绘制散点图
fig = px.scatter(data, x="x", y="y", title="简单的散点图")
fig.show()运行后，你会看到一个交互式散点图，数据点根据x和y的值准确定位。
当你移动鼠标到散点上时，它们还会弹出身份标签，显示精确的坐标值。
Plotly的交互性让数据探索变得更加灵活。
2. 数据点定位与呈现
在散点图中，数据点的位置由x和y值决定，代码中的字典data存储了这些值。
Plotly的px.scatter函数读取数据后，将点绘制在图中。
Plotly 的可视化不仅依赖数据准确性，还通过样式增强可读性和美观性。
例如，title参数为图表添加标题，交互性则让用户可以通过鼠标操作探索数据，如放大或查看数据点数值。
也就是说，使用Plotly来绘图，我们的重点只要放在自己的数据上就可以了，不用花费精力在图形的样式和交互上。
3. Plotly的幕后工作
上面的代码很简单，开头通过import plotly.express as px导入了Plotly的express模块。
express是Plotly的简洁易用的高层次接口，通过简单的函数调用即可生成图表。
绘制图表时，如果不需要深度的定制图表的显示，那么最常用的就是这个模块。
当我们简简单单导入import plotly.express as px时，Plotly其实已经做了：
[*]加载核心引擎：导入Plotly的JavaScript渲染引擎
[*]建立翻译通道：创建Python与WebGL之间的JSON通信协议
[*]初始化画布：准备好交互式图表的渲染容器
当我们通过px.scatter绘制散点图时，它也自动帮我们处理了：
[*]坐标轴的智能缩放
[*]数据标签的自动生成
[*]交互功能的默认配置
4. 绘图函数
使用Plotly的绘图函数，关键是准备数据，比如上面示例中，数据以字典形式存储，x和y键对应横纵坐标。
px.scatter函数通过这些键读取数据并绘制，当绘制不同的图形时（比如折线图，柱状图等等），重点关注不同的函数中，对数据格式的要求。
除了数据点，Plotly也提供其他丰富的参数选项，如颜色、大小、形状等，这些参数的灵活使用能让图表更符合需求。
比如上面的px.scatter函数，通过参数color可以设置不同点的颜色，通过size参数可以控制数据点的体积大小。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
"x轴": ,
"y轴": ,
"分类": ["A", "B", "A"],
}
)
px.scatter(
df,
x="x轴",
y="y轴",
color="分类",
size="y轴",
hover_data=["x轴", "y轴"],
)
上面的示例，通过Y轴的数值来控制点的大小，通过分类的值来控制颜色的不同。
5. 总结
通过这次Plotly绘图的初次尝试，我们成功绘制了散点图，并深入了解了其工作原理和使用方法。
从数据点定位到可视化呈现，从导入库的原理到绘图参数的设置，Plotly 都展现了强大的功能和易用性。
无论是数据分析人员还是爱好者，Plotly 都是一个值得尝试的工具。
后续的文章将继续探索更多图表类型和高级功能，让数据呈现更加完美。
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