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python2.7使用plotly繪制本地散點(diǎn)圖和折線圖-創(chuàng)新互聯(lián)

本人在學(xué)習(xí)使用Python和plotly處理數(shù)據(jù)時(shí),經(jīng)過(guò)兩個(gè)小時(shí)艱難試錯(cuò),終于完成了散點(diǎn)圖和折線圖的實(shí)例。在使用過(guò)程中遇到一個(gè)大坑,因?yàn)楣俜浇o出的案例是用在線存儲(chǔ)的,所以需要安裝jupyter(也就是ipython)才能使用notebook來(lái)處理生成的文件,一開(kāi)始我沒(méi)太懂iplot和plot之間的差異,導(dǎo)致浪費(fèi)了很多時(shí)間。

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重要提示:最新的jupyter不支持Python3.2及以下版本。

python2.7使用plotly繪制本地散點(diǎn)圖和折線圖

最后我只能繼續(xù)采用本地文件的形式來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題了。下面放出我的測(cè)試代碼,被注釋掉的是官方給出的代碼以及離線存儲(chǔ)的代碼。應(yīng)該是最新版的Python的方案。

#!/usr/bin/python
# coding=utf-8
 
import plotly.plotly
import random
from plotly.graph_objs import *
import plotly.graph_objs as abc # 必須
import numpy as np
 
 
def sayHello():
 N=100
 xx = [];
 for i in range(20):
  xx.append(i)
 y0 = [];
 for i in range(20):
  y0.append(random.randint(0, 10))
 y1 = [];
 for i in range(20):
  y1.append(random.randint(10, 20))
 y2 = [];
 for i in range(20):
  y2.append(random.randint(20, 30))
 #xx = np.linspace(0, 1, N)
 #y0 = np.random.randn(N) + 5
 #y1 = np.random.randn(N)
 #y2 = np.random.randn(N) - 5
 data_1 = abc.Scatter(
  x=xx,
  y=y0,
  name='test1',
  mode='markers'
 )
 date_2 = abc.Scatter(
  x=xx,
  y=y1,
  name='test2',
  mode="lines"
 )
 date_3 = abc.Scatter(
  x=xx,
  y=y2,
  name='test3',
  mode="lines+markers"
 )
 '''
 N = 1000
 random_x = np.random.randn(N)
 random_y = np.random.randn(N)
 # Create a trace
 trace = abc.Scatter(
  x=random_x,
  y=random_y,
  mode='markers'
 )
 data1 = [trace]
 '''
 data1 = Data([data_1, date_2,date_3])
 plotly.offline.plot(data1)
 #plotly.offline.iplot(data1,filename='test01')
 
 
if __name__ == "__main__":
 sayHello()

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