Best Practices zum Erstellen von Datenvisualisierungen mit Go und Plotly

Best Practices für die Erstellung visueller Daten mit Go und Plotly

In praktischen Anwendungen kann die Datenvisualisierung Informationen wie Datenmerkmale und Trends anzeigen und so den Menschen helfen, die Daten intuitiver zu verstehen. Sowohl die Go-Sprache als auch Plotly bieten leistungsstarke Tools zur Datenvisualisierung. In diesem Artikel stellen wir die Best Practices für die Erstellung von Datenvisualisierungen mit Go und Plotly vor.

1. Installieren und konfigurieren Sie Go und Plotly

Zuerst müssen Sie die Go-Sprache und die Go-Bibliothek von Plotly installieren. Go-Sprache und Plotly können über den folgenden Befehl installiert werden:

$ wget https://golang.org/dl/go1.16.6.linux-amd64.tar.gz
$ tar -C /usr/local -xzf go1.16.6.linux-amd64.tar.gz
$ export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin
$ go get github.com/plotly/plotly.go

Nach Abschluss der Installation müssen Sie den folgenden Befehl ausführen, um zu überprüfen, ob die Installation erfolgreich war:

$ go version
$ go env

Wenn die Ausgabe korrekt ist, werden die Go-Sprache und Plotlys Die Go-Bibliothek wurde erfolgreich installiert.

2. Datenvisualisierung erstellen

Als nächstes beginnen wir mit der Datenvisualisierung. Zunächst müssen die Daten definiert werden. In diesem Artikel verwenden wir einen Strukturausschnitt, der Datumsangaben und Zahlen enthält, um Daten darzustellen:

type DataPoint struct {
    Date  time.Time
    Value float64
}

var data = []DataPoint{
    {time.Date(2021, 1, 1, 0, 0, 0, 0, time.UTC), 1.0},
    {time.Date(2021, 2, 1, 0, 0, 0, 0, time.UTC), 2.0},
    {time.Date(2021, 3, 1, 0, 0, 0, 0, time.UTC), 3.0},
    {time.Date(2021, 4, 1, 0, 0, 0, 0, time.UTC), 4.0},
}

Als Nächstes zeichnen wir mit Plotly ein einfaches Liniendiagramm:

import (
    "github.com/plotly/plotly.go"
    "github.com/plotly/plotly.go/plot"
)

func main() {
    trace := plotly.Trace{
        X: []string{"2021-01-01", "2021-02-01", "2021-03-01", "2021-04-01"},
        Y: []float64{1.0, 2.0, 3.0, 4.0},
        Type: "scatter",
    }

    data := plotly.Data{trace}
    layout := plotly.Layout{Title: "My Plot"}

    fig := plotly.NewFigure(data, layout)

    plotly.Show(fig)
}

Dieser Code generiert ein Liniendiagramm, bei dem die x-Achse das Datum darstellt und die y-Achse stellt den Datenwert dar.

3. Mehrere Datensätze und Stile hinzufügen

Als nächstes versuchen wir, einen weiteren Datensatz und einige Stile hinzuzufügen, um unsere Visualisierung zu optimieren:

trace1 := plotly.Trace{
    X:    []string{"2021-01-01", "2021-02-01", "2021-03-01", "2021-04-01"},
    Y:    []float64{1.0, 2.0, 3.0, 4.0},
    Name: "Data 1",
    Type: "scatter",
    Mode: "lines+markers",
}

trace2 := plotly.Trace{
    X:     []string{"2021-01-01", "2021-02-01", "2021-03-01", "2021-04-01"},
    Y:     []float64{4.0, 3.0, 2.0, 1.0},
    Name:  "Data 2",
    Type:  "scatter",
    Mode:  "lines",
    Line:  plotly.Line{Color: "red"},
    Marker: plotly.Marker{Symbol: "x", Size: 10},
}

data := plotly.Data{trace1, trace2}
layout := plotly.Layout{
    Title: "My Plot",
    Xaxis: plotly.Xaxis{Title: "Date"},
    Yaxis: plotly.Yaxis{Title: "Value"},
}

fig := plotly.NewFigure(data, layout)

plotly.Show(fig)

Dieser Code generiert eine Visualisierung mit zwei Datensätzen, wobei einer die Markierungslinie und der andere enthält die rote Linie und die Markierung „x“.

4. Passen Sie das visuelle Layout an

Abschließend versuchen wir, das visuelle Layout anzupassen, indem wir beispielsweise eine Anmerkung hinzufügen und die Diagrammfarbe ändern:

annotation := plotly.Annotation{
    Text:     "Some handy info",
    X:        "2021-04-01",
    Y:        2.5,
    ShowArrow: true,
    ArrowColor: "red",
}

data := plotly.Data{trace1, trace2}
layout := plotly.Layout{
    Title: "My Plot",
    Xaxis: plotly.Xaxis{Title: "Date", Range: []string{"2021-01-01", "2021-04-01"}},
    Yaxis: plotly.Yaxis{Title: "Value", Range: []float64{-0.5, 4.5}},
    Annotations: []plotly.Annotation{annotation},
    PlotBgColor: "lightgray",
}

fig := plotly.NewFigure(data, layout)

plotly.Show(fig)

Dieser Code generiert ein benutzerdefiniertes visuelles Layout, das eine Anmerkung und einen hellgrauen Hintergrund enthält .

5. Zusammenfassung

Durch die Verwendung der Go-Sprache und Plotly können wir ganz einfach schöne visuelle Diagramme erstellen. In diesem Artikel haben wir vorgestellt, wie man Go und Plotly installiert und konfiguriert, einfache Liniendiagramme erstellt, mehrere Datensätze und Stile hinzufügt und Visualisierungslayouts anpasst. Durch diese Best Practices können wir Daten besser verstehen und präsentieren, um eine bessere Entscheidungsfindung und Planung zu ermöglichen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBest Practices zum Erstellen von Datenvisualisierungen mit Go und Plotly. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!