Plotly – 条形图和饼图

在本章中，我们将学习如何在 Plotly 的帮助下制作条形图和饼图。让我们从了解条形图开始。

条形图

条形图使用矩形条显示分类数据，矩形条的高度或长度与其所代表的值成正比。条可以垂直或水平显示。它有助于显示离散类别之间的比较。图表的一个轴显示正在比较的特定类别，另一个轴表示测量值。

以下示例绘制了一个关于注册不同课程的学生人数的简单条形图。该go.Bar（）函数返回以x酒吧跟踪坐标集为主题列表，y坐标为学生人数。

import plotly.graph_objs as go
langs = ['C', 'C++', 'Java', 'Python', 'PHP']
students = [23,17,35,29,12]
data = [go.Bar(
   x = langs,
   y = students
)]
fig = go.Figure(data=data)
iplot(fig)

输出将如下所示 –

要显示分组条形图，必须将 Layout 对象的barmode属性设置为group。在以下代码中，代表每年学生的多条轨迹针对科目绘制并显示为分组条形图。

branches = ['CSE', 'Mech', 'Electronics']
fy = [23,17,35]
sy = [20, 23, 30]
ty = [30,20,15]
trace1 = go.Bar(
   x = branches,
   y = fy,
   name = 'FY'
)
trace2 = go.Bar(
   x = branches,
   y = sy,
   name = 'SY'
)
trace3 = go.Bar(
   x = branches,
   y = ty,
   name = 'TY'
)
data = [trace1, trace2, trace3]
layout = go.Layout(barmode = 'group')
fig = go.Figure(data = data, layout = layout)
iplot(fig)

相同的输出如下 –

所述barmode属性确定如何在相同的位置坐标条被显示在图表上。定义的值是“堆叠”（条形堆叠在另一个顶部），“相对”，（条形堆叠在另一个顶部，轴下方为负值，轴上方为正值），“组”（条形图旁边绘制另一个）。

通过将 barmode 属性更改为“堆栈”，绘制的图形如下所示 –

饼形图

饼图仅显示一系列数据。饼图显示一个数据系列中项目（称为楔形）的大小，与项目的总和成正比。数据点显示为整个饼图的百分比。

graph_objs模块中的pie()函数– go.Pie()，返回 Pie 跟踪。两个必需的参数是标签和值。让我们绘制一个简单的语言课程与学生人数的饼图，如本文给出的示例所示。

import plotly
plotly.tools.set_credentials_file(
   username = 'lathkar', api_key = 'U7vgRe1hqmRp4ZNf4PTN'
)
from plotly.offline import iplot, init_notebook_mode
init_notebook_mode(connected = True)
import plotly.graph_objs as go
langs = ['C', 'C++', 'Java', 'Python', 'PHP']
students = [23,17,35,29,12]
trace = go.Pie(labels = langs, values = students)
data = [trace]
fig = go.Figure(data = data)
iplot(fig)

以下输出显示在 Jupyter 笔记本中 –

甜甜圈图是一个饼图，中间有一个圆孔，使它看起来像一个甜甜圈。在以下示例中，两个圆环图以 1X2 网格布局显示。虽然两个饼图的“标签”布局相同，但每个子图的行和列目标由域属性决定。

为此，我们使用了 2019 年议会选举中党派席位和投票份额的数据。在 Jupyter 笔记本单元格中输入以下代码 –

parties = ['BJP', 'CONGRESS', 'DMK', 'TMC', 'YSRC', 'SS', 'JDU','BJD', 'BSP','OTH']
seats = [303,52,23,22,22,18,16,12,10, 65]
percent = [37.36, 19.49, 2.26, 4.07, 2.53, 2.10, 1.46, 1.66, 3.63, 25.44]
import plotly.graph_objs as go
data1 = {
   "values": seats,
   "labels": parties,
   "domain": {"column": 0},
   "name": "seats",
   "hoverinfo":"label+percent+name",
   "hole": .4,
   "type": "pie"
}
data2 = {
   "values": percent,
   "labels": parties,
   "domain": {"column": 1},
   "name": "vote share",
   "hoverinfo":"label+percent+name",
   "hole": .4,
   "type": "pie"
}
data = [data1,data2]
layout = go.Layout(
   {
      "title":"Parliamentary Election 2019",
      "grid": {"rows": 1, "columns": 2},
      "annotations": [
         {
            "font": {
               "size": 20
            },
            "showarrow": False,
            "text": "seats",
            "x": 0.20,
            "y": 0.5
         },
         {
            "font": {
               "size": 20
            },
            "showarrow": False,
            "text": "votes",
            "x": 0.8,
            "y": 0.5
         }
      ]
   }
)
fig = go.Figure(data = data, layout = layout)
iplot(fig)

下面给出了相同的输出 –