때때로 작업은 데이터 세트를 분석하고 차트나 플롯을 사용하여 데이터를 시각화하는 것입니다. Plotly는 Python과 함께 사용하여 다양한 플롯과 차트를 빠르고 쉽게 만들 수 있는 훌륭한 오픈 소스 그래픽 라이브러리입니다. 이 기사에서는 두 가지 다른 예를 사용하여 Python 코드와 함께 Plotly라는 Python 라이브러리를 사용하여 산점도를 그립니다. 첫 번째 예에서는 컴퓨터 시스템에 설치된 Python을 사용하여 산점도를 만들기 위해 작성된 Python 프로그램을 실행합니다. Google Colab을 사용하는 또 다른 예에서는 컴퓨터에 Python을 설치하지 않고도 Python과 Plotly를 사용하고 산점도를 만드는 방법을 보여줍니다. 두 예 모두 Kaggle의 오픈 소스 데이터 세트가 데이터 분석 및 시각화에 사용되었습니다.
이 CSV 파일에는 꽃받침 길이, 꽃받침 너비, 꽃잎_길이, 꽃잎_너비 및 종이라는 5개의 열이 포함되어 있습니다. 그 중, 예제 1에서는 sepal_width와 Petal_width를 산점도로 사용하고, 예제 2에서는 sepal_length와 Petal_length를 산점도로 사용하겠습니다.
1단계 - 먼저 팬더를 가져와서 그립니다. Python용 오픈 소스 그래픽 라이브러리인 Plotly를 사용하여 산점도를 생성합니다.
2단계 - 여기에 제공된 데이터 세트가 분산형 차트를 만드는 데 사용되므로 이제 IRIS.csv 파일을 읽습니다.
3단계 - 데이터프레임 dff를 만들고 해당 데이터프레임의 열과 내용을 표시합니다.
4단계 - 산점도() 함수를 사용하여 산점도를 그리고 x축에 sepal_width를, y축에petal_width를 지정합니다.
5단계 - 크기, 색상 등 마커의 스타일을 설정합니다.
6단계 - 산점도를 표시하는 함수를 작성합니다. cmd 창을 사용하여 프로그램을 실행하십시오. 그래프가 브라우저의 새 탭에서 열립니다.
1단계 - Google 계정으로 로그인하세요. 구글 Colab으로 이동합니다. 새 Colab Notebook을 열고 Python 코드를 작성합니다.
2단계 - 여기에 제공된 데이터 세트가 분산형 차트를 만드는 데 사용되므로 예제 1에 제공된 링크를 사용하여 Kaggle에서 다운로드하고 저장한 IRIS.csv 파일을 업로드합니다.
3단계 - 이제 팬더를 가져와서 그립니다. Python용 오픈 소스 그래픽 라이브러리인 Plotly를 사용하여 산점도를 생성합니다.
4단계 - 데이터프레임 dff를 만들고 해당 데이터프레임의 열과 내용을 표시합니다.
5단계 - 산점도()를 사용하여 산점도를 그리고 x축에 꽃잎_길이를, y축에 sepal_length를 지정합니다.
6단계 - 산점도를 표시하는 함수를 작성합니다. 주어진 코드 셀에서 재생 버튼을 클릭하여 프로그램을 실행합니다. Colab 노트북에 표시되는 결과를 확인하세요.
산점도를 만들기 위해 Kaggle에서 제공되는 데이터를 사용합니다. Kaggle에 로그인하고 이 링크에서 CSV 파일을 다운로드하세요 -
Scatter.py라는 파일을 만듭니다. 이 파일에 다음 코드를 작성하세요
으아악
이 Python 및 Plotly 기사에서는 Plotly라는 Python 라이브러리를 사용하여 산점도를 만드는 방법에 대한 두 가지 다른 예를 제공합니다. 먼저 분석을 위해 Kaggle에서 데이터 세트를 다운로드하고 저장하는 방법을 제시합니다. 그런 다음 Plotly의 함수를 사용하여 산점도를 그리는 Python 프로그램을 작성합니다. 두 번째 예에서는 Google Colab을 사용하여 Python 프로그램을 작성하고 동일한 라이브러리와 동일한 데이터 세트를 사용하여 산점도를 만듭니다.
위 내용은 Python-Plotly를 사용하여 기본 산점도를 만드는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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