詳解 Plotly 教程

一、安裝 Plotly

Plotly 的安裝分為兩個步驟，第一步是安裝 Plotly 組件庫，第二步是安裝 Plotly 的渲染器。

對於 Python 應用程序，您可以使用 pip 進行安裝：

!pip install plotly

對於 JavaScript 應用程序，您可以使用 NPM 進行安裝：

$ npm install plotly.js-dist

二、Plotly 折線圖

Plotly 支持多種類型的圖表，其中最常用的是折線圖。要創建折線圖，您需要提供 x 和 y 軸的數據。

import plotly.graph_objects as go

x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 11, 12, 13]

fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y))
fig.show()

這個代碼創建了一個簡單的折線圖，並通過調用 show() 方法來顯示它。

三、Plotly 條形圖

與折線圖不同，條形圖使用條形而不是點來表示數據。下面是一個簡單的創建條形圖的示例：

import plotly.graph_objects as go

x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 11, 12, 13]

fig = go.Figure(data=go.Bar(x=x, y=y))
fig.show()

四、Plotly 散點圖

散點圖顯示兩個數值參數之間的關係。下面是一個使用 Plotly 創建散點圖的示例：

import plotly.graph_objects as go

x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 11, 12, 13]

fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y, mode='markers'))
fig.show()

五、Plotly 餅圖

餅圖展示類別中各部分數據所佔比例的大小。下面是一個簡單的創建餅圖的示例：

import plotly.graph_objects as go

labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [50, 25, 15, 10]

fig = go.Figure(data=[go.Pie(labels=labels, values=values)])
fig.show()

六、Plotly 熱圖

熱圖是一種能夠形象地呈現矩形數據的數據可視化方式。下面是一個創建熱圖的示例：

import plotly.graph_objects as go

data=[[0, 1, 2, 3], [1, 0, 3, 2], [0, 2, 1, 3], [3, 2, 1, 0]]
fig = go.Figure(data=go.Heatmap(z=data))
fig.show()

七、Plotly 3D 圖形

Plotly 還支持創建 3D 圖形，可以包括散點圖、折線圖等。下面是一個簡單的創建 3D 散點圖的示例：

import plotly.graph_objects as go

z=[1, 2, 3]
x=[4, 5, 6]
y=[7, 8, 9]

fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(x=x, y=y, z=z, mode='markers')])
fig.show()

八、Plotly 布局

Plotly 可以自定義數據可視化圖表的布局。下面是一個創建自定義布局的示例：

import plotly.graph_objects as go

x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 11, 12, 13]

fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y))

fig.update_layout(
    title='Plot Title',
    xaxis_title='X Axis Title',
    yaxis_title='Y Axis Title',
    font=dict(
        family="Courier New, monospace",
        size=18,
        color="#7f7f7f"
    )
)

fig.show()

在這個示例中，我們創建了一個自定義布局，並使用 update_layout() 方法來更新布局的標題和軸標籤。