使用Plotly Express制作动画数据可视化

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动画数据可视化现已成为数据分析的重要工具，因为它提供了一种清晰而动态的方式来探索随时间推移的趋势和模式。借助名为Plotly Express的Python库，可以轻松直观地创建这些可视化效果，并提供用于创建交互式绘图的高级界面。

在本文中，我们将讨论如何使用Plotly Express进行动画数据可视化。

动画在数据可视化中的强大功能

动画数据可视化将数据讲故事提升到了一个全新的水平。通过向可视化效果添加运动和基于时间的过渡，我们可以发现静态表示中可能错过的模式、趋势和关系。动画有助于吸引观众，引导他们的注意力，并增强他们对复杂数据集的理解。

Plotly Express

Plotly Express建立在Plotly库之上，提供了一个直观且简化的界面，用于创建动画数据可视化效果。凭借其广泛的文档和大量内置数据集，Plotly Express 使原型设计和试验不同的可视化效果变得容易。

使用Plotly Express进行动画数据可视化

使用Plotly Express创建动画数据可视化是一个简单直接的过程。

准备数据

在深入创建动画可视化效果之前，务必准备好数据。Plotly Express支持各种数据格式，包括CSV、Excel和Pandas DataFrame。加载数据后，可以对其进行清理、转换和过滤，以提取相关的见解。

创建动画可视化效果

Plotly Express 提供各种动画绘图类型，使用户可以选择最适合其数据的可视化效果。让我们看一下使用 Plotly Express 创建动画散点图的步骤：

• 步骤1 - 安装 Plotly 和 Plotly Express：首先安装必要的库。可以使用 pip 安装 Plotly 和 Plotly Express。

• 步骤2 - 导入所需的库：在您的 Python 脚本或 Jupyter Notebook 中，导入必要的库，例如 pandas 和 plotly.express。

• 步骤3 - 加载您的数据：将您的数据读取到 pandas DataFrame 中。确保您的数据包含一个代表将随时间可视化的值的列。

• 步骤4 - 创建动画绘图：使用 Plotly Express 中的 scatter 函数创建动画散点图。使用 animation_frame 参数指定基于时间的列。

• 步骤5 - 自定义绘图（可选）：您可以自定义绘图的各个方面，例如标题、轴标签、颜色和标记。使用 update_layout 方法修改布局，并使用 update_traces 方法自定义各个轨迹。

• 步骤6 - 显示绘图：最后，使用 show 方法显示动画绘图。

  以下是使用 plotly express 对 tips 数据集进行动画数据可视化的程序。

示例

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()

输出

自定义和交互

Plotly Express 的一个显著优势在于它在自定义可视化方面的灵活性。用户可以调整各种元素，包括标题、轴标签、颜色、字体和模板，以匹配其所需的样式和品牌。此外，观看者可以与动画可视化效果进行交互，放大、平移和实时探索数据。

示例

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()

输出

结论

总之，Plotly Express 提供了一个用户友好且功能丰富的平台，用于创建引人入胜的动画数据可视化效果。通过利用运动和过渡，这些可视化效果揭示了隐藏的模式和关系，增强了我们对复杂数据集的理解。能够自定义各种元素允许个性化和视觉上吸引人的演示文稿。无论分析人口动态、跟踪经济趋势还是可视化科学实验，Plotly 都可以进行动画数据可视化。

通过本文中的示例程序和讨论，我们已经了解了 Plotly Express 如何让我们只需几行代码即可创建引人入胜的动画可视化效果。