


Bagaimana untuk membuat plot serakan asas menggunakan Python-Plotly?
Kadangkala tugasnya adalah untuk menganalisis set data dan menggambarkan data menggunakan carta atau plot. Plotly ialah perpustakaan grafik sumber terbuka yang hebat yang boleh digunakan dengan Python untuk membuat pelbagai plot dan carta dengan cepat dan mudah. Dalam artikel ini, menggunakan dua contoh berbeza, anda menggunakan pustaka Python yang dipanggil Plotly dengan kod Python untuk merancang plot serakan. Dalam contoh pertama, Python yang dipasang dalam sistem komputer digunakan untuk menjalankan program Python yang ditulis untuk membuat plot serakan. Contoh lain, menggunakan Google Colab, menunjukkan cara anda masih boleh menggunakan Python dan Plotly dan membuat plot serakan tanpa Python dipasang pada komputer anda. Dalam kedua-dua contoh, set data sumber terbuka Kaggle digunakan untuk analisis dan visualisasi data.
Fail IRIS.csv digunakan
sepal_length,sepal_width,petal_length,petal_width,species 5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa 4.9,3,1.4,0.2,Iris-setosa 4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa 4.6,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa 5,3.6,1.4,0.2,Iris-setosa 5.4,3.9,1.7,0.4,Iris-setosa 4.6,3.4,1.4,0.3,Iris-setosa 5,3.4,1.5,0.2,Iris-setosa 4.4,2.9,1.4,0.2,Iris-setosa …….., ….., ……, ……., ……..
Fail CSV ini mengandungi lima lajur bernama sepal_length, sepal_width, petal_length, petal_width dan spesis. Antaranya, kita akan menggunakan sepal_width dan petal_width sebagai plot serakan dalam contoh 1 dan sepal_length dan petal_length sebagai plot serakan dalam contoh 2.
Contoh 1: Membuat Scatter Plot menggunakan Python dan Plotly
Langkah reka bentuk dan pengekodan
Langkah 1 - Pertama import panda dan lukis. Plotly, perpustakaan grafik sumber terbuka untuk Python, akan digunakan untuk membuat plot serakan.
Langkah 2 - Sekarang baca fail IRIS.csv kerana set data yang diberikan di sini akan digunakan untuk membuat plot serakan.
Langkah 3 - Buat dff bingkai data dan paparkan lajur dan kandungan bingkai data itu.
Langkah 4 - Lukis plot serakan menggunakan fungsi serakan() dan nyatakan sepal_width untuk paksi-x dan petal_width untuk paksi-y.
Langkah 5 - Tetapkan gaya penanda, seperti saiz dan warna.
Langkah 6 - Tulis fungsi untuk memaparkan plot serakan. Jalankan program menggunakan tetingkap cmd. Graf akan dibuka dalam tab baharu dalam penyemak imbas anda.
Contoh 2: Membuat Scatter Plot menggunakan Python dan Plotly di Google Colab
Langkah reka bentuk dan pengekodan
Langkah 1 - Log masuk dengan Akaun Google anda. Pergi ke Google Colab. Buka Buku Nota Colab baharu dan tulis kod Python di dalamnya.
Langkah 2 - Muat naik fail IRIS.csv yang dimuat turun dan disimpan daripada Kaggle menggunakan pautan yang diberikan dalam Contoh 1 kerana set data yang diberikan di sini akan digunakan untuk membuat plot serakan.
Langkah 3 - Sekarang import panda dan lukis. Plotly, perpustakaan grafik sumber terbuka untuk Python, akan digunakan untuk membuat plot serakan.
Langkah 4 - Buat dff bingkai data dan paparkan lajur dan kandungan bingkai data itu.
Langkah 5 - Gunakan fungsi serakan() untuk melukis plot serakan dan tentukan panjang_petal untuk paksi-x dan panjang_sepal untuk paksi-y.
Langkah 6 - Tulis fungsi untuk memaparkan plot serakan. Jalankan program dengan mengklik butang main pada unit kod yang diberikan. Semak keputusan kerana ia akan dipaparkan dalam buku nota Colab.
Contoh 1: Membuat Scatter Plot menggunakan Python dan Plotly
Simpan fail data/fail csv yang diperlukan untuk analisis data
Untuk membuat plot taburan, kami akan menggunakan data yang tersedia pada Kaggle. Log masuk ke Kaggle dan muat turun fail CSV dari pautan ini -
Buat fail bernama Scatter.py. Tulis kod berikut dalam fail ini
#include the required libraries import pandas as pd #This library is needed to make the scatter plot import plotly.express as pxx #read the CSV file and make a dataframe dff = pd.read_csv("IRIS.csv") #print the columns and data print(dff.head()) #make the scatter plot figg = pxx.scatter(dff, x="sepal_width", y="petal_width") #set the properties of the scatter plot figg.update_traces(marker=dict(size=12, line=dict(width=2, color="red")), selector=dict(mode='markers')) #display the chart figg.show()
Jalankan fail Python dalam tetingkap baris arahan
Lihat hasil - Contoh 1
Contoh 1: Membuat plot taburan menggunakan Python di Google Colab
Muat naik data, fail CSV
#Uploading the csv from google.colab import dfiles data_to_load = dfiles.upload()
Termasuk perpustakaan dan membaca fail CSV
import pandas as pdd import plotly.express as pxx dff = pdd.read_csv("IRIS.csv")
Cetak hasil dan paparkan plot taburan
print(dff.head()) figg = pxx.scatter(dff, x="petal_length", y="sepal_length") figg.show()
Lihat hasil
Dalam artikel Python dan Plotly ini, dua contoh berbeza diberikan tentang cara membuat plot serakan menggunakan perpustakaan Python yang dipanggil Plotly. Pertama, kaedah memuat turun dan menyimpan set data daripada Kaggle untuk analisis diberikan. Kemudian tulis program Python untuk merancang plot serakan menggunakan fungsi dalam Plotly. Dalam contoh kedua, tulis program Python menggunakan Google Colab dan buat plot taburan menggunakan perpustakaan yang sama dan set data yang sama.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk membuat plot serakan asas menggunakan Python-Plotly?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa