Plotly 在线和离线绘图
以下章节涉及在线和离线绘图的设置。让我们先研究一下在线绘图的设置。
在线绘图设置
数据和
图表保存在您的
plot.ly帐户中。在线图由两种方法生成，这两种方法都为 th 创建了唯一的
url绘制并将其保存在您的 Plotly 帐户中。
py.plot()-返回唯一的 url，并可选择打开 url。
py.iplot()-在 Jupyter Notebook 中工作以在 Notebook 中显示绘图时。
我们现在将显示
弧度与正弦值的简单角度图。首先，使用 numpy 库中的
arange() 函数获取角度在 0 到 2π 之间的 ndarray 对象。这个 ndarray 对象用作图表
x 轴 上的值。必须在
y 轴 上显示的 x 角的相应正弦值通过以下语句获得-
import numpy as np
import math #needed for definition of pi
xpoints = np.arange(0, math.pi*2, 0.05)
ypoints = np.sin(xpoints)
接下来，使用
graph_objs 模块中的
Scatter() 函数创建散点跟踪。
trace0 = go.Scatter(
x = xpoints,
y = ypoints
)
data = [trace0]
使用上面的列表对象作为
plot() 函数的参数。
py.plot(data, filename = 'Sine wave', auto_open=True)
将以下脚本另存为
plotly1.py
import plotly
plotly.tools.set_credentials_file(username='lathkar', api_key='********************')
import plotly.plotly as py
import plotly.graph_objs as go
import numpy as np
import math #needed for definition of pi
xpoints = np.arange(0, math.pi*2, 0.05)
ypoints = np.sin(xpoints)
trace0 = go.Scatter(
x = xpoints, y = ypoints
)
data = [trace0]
py.plot(data, filename = 'Sine wave', auto_open=True)
从命令行执行上述脚本。结果图将显示在浏览器中指定的 URL 处，如下所述。
$ python plotly1.py
High five! You successfully sent some data to your account on plotly.
View your plot in your browser at https://plot.ly/~lathkar/0
就在显示的图表上方，您会发现选项卡 Plot、Data、Python 和 Rand Forking 历史。
当前，
绘图选项卡被选中。 "数据"选项卡显示包含 x 和
y 数据点的网格。在 Python & R 选项卡中，您可以在 Python、R、JSON、Matlab 等中查看与当前绘图对应的代码。以下快照显示了上面生成的绘图的 Python 代码-
离线绘图的设置
Plotly 允许您离线生成图形并将它们保存在本地机器中。
plotly.offline.plot() 函数创建一个独立的 HTML，该 HTML 保存在本地并在您的网络浏览器中打开。
在
Jupyter Notebook 中离线工作时使用
plotly.offline.iplot() 以在 Notebook 中显示绘图。
注意-离线绘图需要 Plotly 的
1.9.4+ 版本。
更改脚本中的
plot() 函数 语句并运行。一个名为
temp-plot.html 的 HTML 文件将在本地创建并在网络浏览器中打开。
plotly.offline.plot(
{ "data": data,"layout": go.Layout(title = "hello world")}, auto_open = true)
