如何使用Python-Plotly制作基本散点图？

Plotly是一个开源的数据可视化工具，可以使用Python代码来制作各种类型的图表，包括散点图、线图、柱状图等等。本文将介绍如何使用Python和Plotly库来制作基本散点图。

安装Plotly

在使用Plotly之前，我们需要安装它。可以使用pip安装，命令如下：

pip install plotly

数据准备

在制作散点图之前，我们需要准备好数据，通过数据才能绘制出图表。下面是一个示例数据，表示了10个人的年龄和体重：

import pandas as pd

data = {
    'age': [22, 27, 21, 25, 23, 26, 24, 25, 29, 28],
    'weight': [70, 80, 65, 75, 72, 82, 68, 77, 85, 83]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果如下：

   age  weight
0   22      70
1   27      80
2   21      65
3   25      75
4   23      72
5   26      82
6   24      68
7   25      77
8   29      85
9   28      83

绘制散点图

有了准备好的数据后，我们就可以使用Plotly绘制散点图了。下面是示例代码：

import plotly.express as px

fig = px.scatter(df, x='age', y='weight')
fig.show()

运行代码后，会弹出一个网页，显示绘制出的散点图。散点图将年龄放在x轴上，体重放在y轴上，每个点表示一个人的数据。

我们可以看到，在Plotly中制作散点图非常简单，只需要一行代码就可以完成。使用px.scatter函数创建一个散点图对象，其中第一个参数是数据，x参数指定数据中哪一列作为x轴数据，y参数指定数据中哪一列作为y轴数据。

在绘制散点图时，我们还可以添加一些额外的样式和标记，例如修改点的颜色和大小，添加标题和轴标签等。下面是示例代码：

fig = px.scatter(df, x='age', y='weight', color='weight', size='weight',
                 color_continuous_scale='Viridis', title='Age vs Weight',
                 labels={'age': 'Age (years)', 'weight': 'Weight (kg)'})
fig.show()

代码中，我们通过color参数和size参数分别修改了点的颜色和大小，让数据更加直观可视化。color_continuous_scale参数表示使用的颜色映射，这里使用Viridis。title参数指定了图表的标题，labels参数指定了轴标签的名称。