Amalan terbaik untuk membina visualisasi data dengan Go dan Plotly

Amalan terbaik untuk membina data visual menggunakan Go dan Plotly

Dalam aplikasi praktikal, visualisasi data boleh memaparkan maklumat seperti ciri dan aliran data, membantu orang ramai memahami data dengan lebih intuitif. Kedua-dua bahasa Go dan Plotly menyediakan alat yang berkuasa untuk visualisasi data. Melalui artikel ini, kami akan memperkenalkan amalan terbaik untuk membina visualisasi data menggunakan Go dan Plotly.

1 Pasang dan konfigurasikan Go and Plotly

Mula-mula, anda perlu memasang bahasa Go dan pustaka Plotly's Go. Bahasa Go dan Plotly boleh dipasang melalui arahan berikut:

$ 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

Selepas pemasangan selesai, anda perlu menjalankan arahan berikut untuk mengesahkan sama ada pemasangan berjaya:

$ go version
$ go env

Jika output adalah betul, bahasa Go dan Plotly The library telah berjaya dipasang.

2. Membuat visualisasi data

Seterusnya, kami mula membuat visualisasi data. Pertama, data perlu ditakrifkan. Dalam artikel ini, kami menggunakan kepingan struktur yang mengandungi tarikh dan nombor untuk mewakili data:

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},
}

Seterusnya, kami menggunakan Plotly untuk melukis carta garis asas:

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)
}

Kod ini akan Menjana carta garis dengan tarikh pada paksi-x dan nilai data pada paksi-y.

3. Tambahkan berbilang set data dan gaya

Seterusnya, kami cuba menambah set data lain dan beberapa gaya untuk mengoptimumkan visualisasi kami:

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)

Kod ini Visualisasi yang mengandungi dua set data akan dijana, satu mengandungi garis penanda dan satu lagi mengandungi garis merah dan penanda "x".

4. Reka letak visual tersuai

Akhir sekali, kami cuba menyesuaikan reka letak visual, seperti menambah anotasi dan menukar warna graf:

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)

Kod ini akan menjana reka letak visual tersuai yang ditakrifkan yang mengandungi anotasi dan latar belakang kelabu muda.

5 Ringkasan

Dengan menggunakan bahasa Go dan Plotly, kami boleh mencipta carta visual yang cantik dengan mudah. Dalam artikel ini, kami memperkenalkan cara memasang dan mengkonfigurasi Go and Plotly, membuat carta garis asas, menambah berbilang set data dan gaya serta menyesuaikan reka letak visualisasi. Melalui amalan terbaik ini, kami dapat memahami dan membentangkan data dengan lebih baik untuk membuat keputusan dan perancangan yang lebih baik.

Atas ialah kandungan terperinci Amalan terbaik untuk membina visualisasi data dengan Go dan Plotly. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!