Пропустить до содержимого
CodeMDD.io | Coding Tutorials

Выбери свой идеальный заголовок

[

Как конвертировать matplotlib в plotly

В этом учебнике будет рассмотрен переход от библиотеки Matplotlib к Plotly в Python. Вы получите подробное пошаговое руководство с рабочими примерами кода.

Введение

Matplotlib - это библиотека визуализации данных, которая является одной из самых популярных библиотек в Python. Она предлагает широкий спектр возможностей для создания графиков различных типов и настройки их. Однако одно из ее ограничений заключается в том, что она генерирует статические графики.

Plotly, с другой стороны, является интерактивной библиотекой визуализации данных, которая позволяет создавать графики и диаграммы, которые можно просматривать и взаимодействовать с ними в реальном времени. Это делает ее более привлекательной для создания интерактивных и динамических визуализаций, особенно для веб-приложений.

Установка библиотек

Перед тем как начать, убедитесь, что у вас установлены библиотеки Matplotlib и Plotly. Если какой-либо из них отсутствует, вам потребуется установить его. Для установки используйте следующие команды:

Terminal window
pip install matplotlib
pip install plotly

Преобразование простых графиков Matplotlib в Plotly

Для простых графиков Matplotlib можно легко выполнить преобразование в Plotly в несколько простых шагов:

  1. Импортируйте требуемые библиотеки:
import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.graph_objects as go
  1. Создайте данные и простой график с помощью Matplotlib:
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 15, 7, 12, 9]


plt.plot(x, y)
plt.show()
  1. Используйте функцию to_plotly_json, чтобы преобразовать данные графика в формат Plotly и создать новую фигуру с помощью Plotly:
fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y))
fig.show()

Это конвертирует график Matplotlib в график Plotly.

Преобразование сложных графиков Matplotlib в Plotly

Для более сложных графиков Matplotlib требуется более тщательный подход к конвертации. Ниже приведен пример преобразования столбчатой диаграммы с несколькими подгруппами:

  1. Используйте тот же шаг 1, что и в предыдущем разделе.

  2. Создайте данные и сложный график с помощью Matplotlib:

import numpy as np


labels = ['A', 'B', 'C']
x = np.arange(len(labels))
width = 0.35
data1 = [10, 15, 7]
data2 = [8, 12, 9]


fig, ax = plt.subplots()
rects1 = ax.bar(x - width/2, data1, width, label='Data 1')
rects2 = ax.bar(x + width/2, data2, width, label='Data 2')


ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(labels)
ax.legend()


plt.show()
  1. Используйте функцию make_subplots, чтобы создать макет с несколькими графиками:
fig = make_subplots(rows=1, cols=1)


fig.add_trace(go.Bar(x=x, y=data1, name='Data 1'), row=1, col=1)
fig.add_trace(go.Bar(x=x, y=data2, name='Data 2'), row=1, col=1)


fig.update_layout(title='Subplots')
fig.show()

Теперь вы можете взаимодействовать с этой столбчатой диаграммой, используя Plotly.

Вопросы и Ответы:

Подходит ли Plotly для работы с Matplotlib?

Plotly может быть использован вместе с Matplotlib для конвертации графиков Matplotlib в интерактивные графики Plotly. Это облегчает создание визуализаций, которые можно просматривать и взаимодействовать с ними в режиме реального времени.

Почему использовать Plotly вместо Matplotlib?

Plotly обладает рядом преимуществ перед Matplotlib:

  • Позволяет создавать интерактивные и динамические графики, которые можно просматривать и взаимодействовать с ними в режиме реального времени.
  • Предлагает широкий набор дополнительных возможностей, таких как создание сложных макетов с несколькими графиками и добавление анимации.
  • Позволяет легко встроить графики Plotly в веб-приложения с помощью Dash.
Можно ли использовать Matplotlib в Dash?

Matplotlib можно использовать в Dash, которая является фреймворком для создания веб-приложений на Python. Dash позволяет интегрировать графики Matplotlib в веб-приложения с помощью специального компонента dcc.Graph. Однако Plotly лучше подходит для создания интерактивных графиков в Dash.

Устарел ли Plotly?

Нет, Plotly не является устаревшей библиотекой и продолжает активно развиваться. Она предоставляет богатый функционал для создания интерактивных визуализаций данных и является популярным выбором среди разработчиков.