Python数据可视化教程：基于Plotly的动态可视化绘图

艾文教编程

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2023-01-12 21:54:11

课程名称	适应人群
Python数据可视化教程：基于Plotly的动态可视化绘图	所有人群

以Python为基础进行数据分析，Matplotlib存在不够美观、静态性、不易分享等缺点，限制了Python在数据可视化中的发展。为了解决这个问题，新型的动态可视化开源模块Plotly应运而生。由于Plotly具有动态、美观、易用、种类丰富等特性。项目案例包括泰坦尼克号数据、鸢尾花数据、航班数据、金融类数据进行可视化图表分析，可以快速让大家如何掌握项目中的数据分析如何处理。

项目实战内容：泰坦尼克号数据、鸢尾花数据、航班数据、金融类数据

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qq_41014507 2020-01-08

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讲的一般般，还不如自己去找教程看都比他讲的容易理解

艾文教编程 2020-01-13

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@qq_41014507 plotly主要是个入门课程，更加炫酷的可视化pyecharts，可以关注 https://edu.csdn.net/course/detail/25803

qq_41014507 2020-01-08

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讲的一般般，还不如自己去找教程看都比他讲的容易理解

qq_41014507 2020-01-08

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讲的一般般，还不如自己去找教程看都比他讲的容易理解

plotly使用入门

# PythonPlotlyCodes 《Python 数据分析：基于 Plotly 的动态可视化绘图》源代码 # 前言　　Python是一门非常优秀的编程语言，其语法简捷、易学易用，越来越受到编程人员的喜爱；Python也是一门非常“人性化”的编程语言，其各种语法规则的设计符合人们的思维方式，开发人员可以用最简单的方式实现自己的编程目的，降低时间成本；同时，Python又是一门非常强大的编程语言，其在编程的各个领域都有非常不错的表现，比如在网页开发、程序GUI设计、网络爬虫、科学计算、数据可视化、机器学习与深度学习等领域，Python都有非常好的解决方案来解决现实中的业务问题。　　互联网的快速发展为我们积累了庞大的数据，计算机硬件的创新为存储与分析这些数据创造了硬件条件，编程语言的发展为分析这些数据创造了软件条件。在数据分析这个领域，Python有着自己独有的优势，简单易用的特性与强大的开源模块的支持使其成为数据分析领域方便、好用的利器。　　Python在数据分析领域的广泛应用离不开其强大的开源模块的支持，大名鼎鼎的NumPy、SciPy、Statsmodels、Pandas等模块的建立与发展奠定了Python在数据分析领域中的重要地位。这些模块简单又好用，它们提供的解决方案能够解决绝大部分业务问题。在人工智能领域，Python也有非常棒的解决方案，如Sklearn、TensorFlow、MXNet、Theano、PyTorch、Caffe等都是非常好的开源模块。尤其是在人工智能中最前沿的深度学习领域，Python几乎占据了霸主的地位。Python借助在数据分析领域中开源模块的优势，于量化投资领域逐渐占据了领头羊的地位。国内外主流量化投资网站大多支持Python语言，其在量化投资领域有一种逐渐淘汰其他语言，一统“江湖”之势。　　对数据的分析离不开数据的可视化，相对于Python在数据分析、人工智能、量化投资等领域中的发展，在数据可视化方面的发展有些滞后。最经典的Python可视化绘图库莫过于Matplotlib了，Matplotlib就是MATLAB+Plot+Library，即模仿MATLAB的绘图库，其绘图风格与MATLAB类似。由于MATLAB的绘图风格有些偏古典，为了绘出更漂亮的图像，Python开源社区开发出了Seaborn绘图模块，它本质上是对Matplotlib的封装，绘图效果更符合现代人的审美观。尽管如此，由于Matplotlib是基于GUI的绘图模块，因此存在特有的缺陷。　　就笔者使用的经验而言，Matplotlib主要存在两大缺陷：首先，Matplotlib是一个静态的绘图模块，即我们绘出的图像是静态的，就像是用看图软件打开图片一样，没有网页绘图的交互式效果；其次，Matplotlib绘图结果的分享很不方便，在绘图结果分享给别人时只能以图片的方式分享，别人看到的绘图结果完全是静态的，分享体验很不好。Matplotlib一直以来都是Python可视化的主力军，但是确实存在无法克服的缺陷，并且其他的Python绘图模块如Ggplot、Bokeh、Pygal等都比较小众，绘图功能比较单一，完成不了对Matplotlib的替代。　　为了解决Python在可视化中存在的问题，Plotly应运而生，它是一个基于JavaScript的动态绘图模块。Plotly的绘图效果与我们在网页上看到的动态交互式绘图结果是一样的，其默认的绘图结果是一个HTML网页文件，通过浏览器就可以查看。我们可以把这个HTML文件分享给其他人，对方看到的效果与我们在本机上看到的效果完全一样。　　Plotly有着自己强大又丰富的绘图库，支持各种类型的绘图方案。Plotly是基于JavaScript的绘图库，所以其绘图结果可以与web应用无缝集成。总之，Plotly在绘图模块上是Matplotlib强有力的竞争对手，其绘图的种类丰富、效果美观、易于保存与分享等特点越来越受数据分析人士的喜爱，至少笔 -------- 该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ <项目介绍> 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------

用Python实现数据的可视化.zip

《Python数据分析基于Plotly的动态可视化绘图》源代码PythonPlotly代码《Python数据分析基于Plotly的动态可视化绘图》源代码前言　　Python是一门非常优秀的编程语言，其语法简捷、易学易用，越来越受到编程人员的喜爱Python也是一门非常“人性化”的编程语言，其各种语法规则的设计符合人们的思维方式，开发人员可以用最简单的方式实现自己的编程目的，降低时间成本同时，Python又是一门非常强大的编程语言，其在编程的各个领域都有非常不错的表现，比如在网页开发、程序GUI设计、网络爬虫、科学计算、数据可视化、机器学习与深度学习等领域，Python都有非常好的解决方案来解决现实中的业务问题。　　互联网的快速发展为我们积累了庞大的数据，计算机硬件的创新为存储与分析这些数据创造了硬件条件，编程语言的发展为分析这些数据创造了软件条件。在数据分析这个领域，Python有着自己独有的优势，简单易用的特性与强大的开源模块的支持使其成为数据分析领域方便、好用的利器。　　Python在数据分析领域的广泛应用离不开其强大的开源模块的支持，大名鼎鼎的NumPy、Sci

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