高级可视化神器Plotly玩转气泡图

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高级可视化神器Plotly玩转气泡图

2023-04-18 05:01| 来源: 网络整理| 查看: 265

可视化神器Plotly玩转气泡图

本文是可视化神器Plotly绘图的第6篇：将会重点讲解如何通过Plotly绘制气泡图，英文叫Bubble Charts。首先看一段Plotly官网中对气泡图的简介：

A bubble chart is a scatter plot in which a third dimension of the data is shown through the size of markers.

气泡图是也是一种散点图。这种散点图和普通散点图的不同之处在于：它会引入第三方维度，即标记markers的大小来进行展示。在Plotly中散点的大小是通过size参数来设置

往期精选

Plotly的文章会形成连载系列，前面5篇的Plotly可视化文章分别是：

酷炫！36张图爱上高级可视化神器Plotly_Express Plotly玩转散点图 Plotly玩转饼图 Plotly玩转漏斗图 Plotly玩转柱状图导入库

首先还是需要导入我们绘图需要的几个常用库

import pandas as pd import numpy as np # 两种接口 import plotly_express as px import plotly.graph_objects as go 复制代码

绘图的时候还是会基于两种方式来实现：

plotly_express：px plotly.graph_objects：go 基于px实现自带GDP数据集

fig = px.scatter( df.query("year==2007"), # 选择绘图数据 x="gdpPercap", # x轴 y="lifeExp", # y轴 size="pop", # 点的大小 color="continent", # 颜色 hover_name="country", # 悬停信息 log_x=True, # 对数变换 size_max=60 # 点的最大值 ) fig.show() 复制代码

添加播放按钮

这是Plotly非常厉害的一个功能，能够实现自动播放功能，使用的参数是：animation_frame。我们对整个GDP数据集进行绘图：

fig = px.scatter( df, # 全部数据集 x="gdpPercap", y="lifeExp", size="pop", animation_frame="year", # 将年份作为播放按钮 color="continent", hover_name="country", # 悬停信息 log_x=True, size_max=60 ) fig.show() 复制代码

看下按钮的位置：

再看看播放的实际效果：

模拟数据 stu = pd.DataFrame({ "name":["小明","小红","张菲","关宇","王五"], "chinese":[148,110,90,120,62], "math":[60,100,130,84,139], "age":[23,19,22,24,20] }) stu 复制代码

fig = px.scatter( stu, x="chinese", y="math", hover_data=["name","age"], # 列表形式 color="chinese", size="math", size_max=60 ) fig.show() 复制代码

显示文本信息

上面的图形中都是没有文本显示的，可以通过设置进行文本显示：

fig = px.scatter( stu, x="chinese", y="math", hover_data=["name"], # 列表形式 color="age", size="age", # 散点大小 size_max=60, text="name" # 显示name属性中的数据信息 ) fig.show() 复制代码

改变文本显示位置

文本显示位置主要顶部top、中间middle、底部bottom，加上左中右left、center、right的组合：

top left top center top right middle left middle center middle right bottom left bottom center bottom right # 改变文本显示位置 fig = px.scatter( stu, x="chinese", y="math", hover_data=["name"], # 列表形式 color="age", size="math", # 散点大小 size_max=60, text="name" ) # 文本显示位置：['top left', 'top center', 'top right', 'middle left','middle center', 'middle right', 'bottom left', 'bottom center', 'bottom right'] fig.update_traces(textposition="bottom center") fig.show() 复制代码

看一个底部居中的例子：

自定义颜色

我们的颜色都是通过color参数的某个属性来设置，我们也可以自定义颜色：

# 改变颜色 fig = px.scatter( stu, x="chinese", y="math", hover_data=["name"], # 列表形式 color_discrete_sequence=px.colors.diverging.Tealrose_r, # 自定义颜色 size="math", # 散点大小 size_max=60, text="name" ) fig.update_traces(textposition="middle center") fig.show() 复制代码

基于go实现基础气泡图 import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure(data=[go.Scatter( x=[1, 2, 3, 4], # 两个轴的数据 y=[10, 11, 12, 13], mode='markers', # 标记选择散点 marker_size=[20, 40, 60, 90]) # 标记大小 ]) fig.show() 复制代码

使用颜色区间 import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure(data=[go.Scatter( x=[1, 3, 15, 7, 9, 11], y=[11, 3, 5, 7, 9, 4], mode='markers', marker=dict( color=[120, 125, 130, 135, 140, 145], # 颜色取值区间 size=[15, 30, 50, 70, 90, 130], # 散点大小 showscale=True ) )]) fig.show() 复制代码

增加悬停信息及改变颜色 import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure(data=[go.Scatter( x=[5, 6, 7, 8], y=[120, 140, 160, 180], text=['Asize: 40', # 1、悬停信息：可以使用html标签表示空格 'Bsize: 60', 'Csize: 80', 'Dsize: 100'], mode='markers', marker=dict( color=['blue', # 2、自定义颜色常见颜色英文 'rgb(255, 144, 14)', # 通过rgb来表示 'rgb(44, 160, 101)', '#AFE918'], # 6位字符串，#开头 size=[40, 60, 80, 100], ) )]) fig.show() 复制代码

什么是悬停信息？？

气泡大小缩放Scaling the Size of Bubble Charts

有时候数据之间的大小差异较大，造成某些气泡过大，图形非常难看，需要对气泡的大小进行尺度缩放，Plotly官方有建议的公式和参数：

To scale the bubble size, use the attribute sizeref. We recommend using the following formula to calculate a sizeref value: sizeref = 2. * max(array of size values) / (desired maximum marker size ** 2)

通过一个实际的例子来看看什么叫气泡的大小缩放：

1、某份数据不进行尺度缩放的效果

import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure(data=[go.Scatter( x=[5, 6, 7, 8], y=[120, 140, 160, 180], text=['Asize: 40', # 1、悬停信息：可以使用html标签表示空格 'Bsize: 60', 'Csize: 80', 'Dsize: 100'], mode='markers', marker=dict( color=['blue', # 2、自定义颜色常见颜色英文 'rgb(255, 144, 14)', # 通过rgb来表示 'rgb(44, 160, 101)', '#AFE918'], # 6位字符串，#开头 size=[40, 60, 80, 100], ) )]) fig.show() 复制代码

主要是看看最大和最小气泡的区别：

2、进行大小尺度的缩放

# 标准化过程 import plotly.graph_objects as go size = [20, 40, 60, 80, 100] fig = go.Figure(data=[go.Scatter( x=[1, 2, 3, 4, 5], y=[11, 14, 18, 22, 28], mode='markers', marker=dict( size=size, color=['rgb(93, 164, 214)', 'rgb(255, 144, 14)', 'rgb(44, 160, 101)', 'rgb(255, 65, 154)','rgb(93, 164, 14)'], sizemode='area', sizeref=2.*max(size)/(60.**2), # 尺度缩放 sizemin=4 ) )]) fig.show() 复制代码

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