Поиск по сайту:

Анимированная визуализация данных с использованием Plotly Express


Анимированная визуализация данных теперь является важным инструментом для анализа данных, поскольку она обеспечивает четкий и динамичный способ изучения тенденций и закономерностей с течением времени. Это можно сделать с помощью библиотеки Python, известной как Plotly Express, которая используется позволяет легко и интуитивно создавать эти визуализации, а также предоставляет высокоуровневый интерфейс для создания интерактивных графиков.

В этой статье мы обсудим, как выполнить визуализацию анимированных данных с помощью Plotly Express.

Сила анимации в визуализации данных

Анимированная визуализация данных выводит повествование с использованием данных на совершенно новый уровень. Добавляя к визуализациям переходы на основе движения и времени, мы можем выявить закономерности, тенденции и отношения, которые могут быть упущены в статических представлениях. Анимация помогает привлечь зрителей, направить их внимание и улучшить понимание сложных наборов данных.

Плотный Экспресс

Plotly Express, построенный на основе библиотеки Plotly, предлагает интуитивно понятный и оптимизированный интерфейс для создания анимированных визуализаций данных. Благодаря обширной документации и обширной коллекции встроенных наборов данных Plotly Express позволяет легко создавать прототипы и экспериментировать с различными визуализациями.

Анимированная визуализация данных с помощью Plotly Express

Создание анимированной визуализации данных с помощью Plotly Express — простой и понятный процесс.

Подготовка данных

Прежде чем приступить к созданию анимированных визуализаций, важно подготовить данные. Plotly Express поддерживает различные форматы данных, включая CSV, Excel и Pandas DataFrames. После загрузки данных их можно очистить, преобразовать и отфильтровать для получения соответствующей информации.

Создание анимированных визуализаций

Plotly Express предоставляет широкий спектр типов анимированных графиков, позволяя пользователям выбирать наиболее подходящую визуализацию для своих данных. Давайте посмотрим, как создать анимированную диаграмму рассеяния с помощью Plotly Express –

  • Шаг 1 – Установите Plotly и Plotly Express. Начните с установки необходимых библиотек. Вы можете использовать pip для установки Plotly и Plotly Express.

  • Шаг 2. Импортируйте необходимые библиотеки. В скрипт Python или блокнот Jupyter импортируйте необходимые библиотеки, такие как pandas иplotly.express.

  • Шаг 3 – Загрузите данные: считайте данные в DataFrame pandas. Убедитесь, что в ваших данных есть столбец, представляющий значения, которые будут визуализированы с течением времени.

  • Шаг 4 – Создайте анимированный график. Используйте функцию рассеяния из Plotly Express, чтобы создать анимированный график рассеяния. Укажите столбец на основе времени, используя параметр анимации_frame.

  • Шаг 5 – Настройка графика (необязательно). Вы можете настроить различные аспекты графика, такие как заголовок, метки осей, цвета и маркеры. Используйте метод update_layout для изменения макета и метод update_traces для настройки отдельных трассировок.

  • Шаг 6 – Показ графика. Наконец, используйте метод show для отображения анимированного графика.

    Ниже представлена программа для анимированной визуализации данных на наборе данных подсказок с использованиемplotly express.

Пример

import plotly.express as px

# Step 1: Install Plotly and Plotly Express (if not already installed)
# Step 2: Import the required libraries
# Step 3: Load the inbuilt dataset
df = px.data.tips()

# Step 4: Create an animated plot
fig = px.scatter(df, x='total_bill', y='tip', animation_frame='size',
   size='size', color='sex', hover_name='day',
   log_x=False, log_y=False, range_x=[0, 60], range_y=[0, 12])

fig.update_traces(marker=dict(line=dict(width=1, color='white')))

# Step 6: Show the plot
fig.show()

Выход

Настройка и взаимодействие

Одним из существенных преимуществ Plotly Express является гибкость настройки визуализаций. Пользователи могут настраивать различные элементы, включая заголовки, метки осей, цвета, шрифты и шаблоны, в соответствии с желаемым стилем и брендингом. Более того, зрители могут взаимодействовать с анимированными визуализациями, масштабируя, панорамируя и исследуя данные в режиме реального времени.

Пример

import plotly.express as px

# Step 1: Install Plotly and Plotly Express (if not already installed)
# Step 2: Import the required libraries
# Step 3: Load the inbuilt dataset
df = px.data.tips()

# Step 4: Create an animated plot
fig = px.scatter(df, x='total_bill', y='tip', animation_frame='size',
   size='size', color='sex', hover_name='day',
   log_x=False, log_y=False, range_x=[0, 60], range_y=[0, 12])

# Step 5: Customize the plot (optional)
fig.update_layout(title='Animated Data Visualization', xaxis_title='Total Bill',
   yaxis_title='Tip Amount', legend_title='Gender',
   font=dict(family='Arial', size=12),
      width=800, height=500,
         hoverlabel=dict(font_family='Arial', font_size=12),
         template='plotly_dark')
fig.update_traces(marker=dict(line=dict(width=1, color='white')))

# Step 6: Show the plot
fig.show()

Выход

Заключение

В заключение, Plotly Express предлагает удобную и многофункциональную платформу для создания увлекательных анимированных визуализаций данных. Используя движение и переходы, эти визуализации раскрывают скрытые закономерности и взаимосвязи, улучшая наше понимание сложных наборов данных. Возможность настройки различных элементов позволяет создавать персонализированные и визуально привлекательные презентации. Независимо от того, анализируете ли вы динамику населения, отслеживаете экономические тенденции или визуализируете научные эксперименты, анимированная визуализация данных с помощью Plotly.

Благодаря примерам программ и обсуждениям в этой статье мы увидели, как Plotly Express позволяет нам создавать захватывающие анимированные визуализации с помощью всего лишь нескольких строк кода.

Статьи по данной тематике: