python-67-基于plotly的绘图可视化和智能推荐图表

文章目录

  • 1 各种图表的适用场景
    • 1.1 面积图
    • 1.2 饼图
    • 1.3 散点图
      • 1.3.1 散点
      • 1.3.2 散点加线
    • 1.4 折线图
    • 1.5 箱线图
      • 1.5.1 不同类别的箱线图
      • 1.5.2 一个变量的箱线图
      • 1.5.3 多个变量的箱线图
    • 1.6 小提琴图
      • 1.6.1 不同类别的小提琴图
      • 1.6.2 一个变量的小提琴图
    • 1.7 直方图
      • 1.7.1 直方图
      • 1.7.2 分组直方图
    • 1.8 相关性系数热力图
  • 2 根据数据类型推荐图表
    • 2.1 推荐表格
    • 2.2 应用代码
  • 3 参考附录

根据所选数据的类型,分类数据和数值数据,智能化推荐可用的图表。

1 各种图表的适用场景

安装pip install plotly

1.1 面积图

面积图,或称区域图,是一种随有序变量的变化,反映数值变化的统计图表。

面积图也可用于多个系列数据的比较。
这时,面积图的外观看上去类似层叠的山脉,在错落有致的外形下表达数据的总量和趋势。
面积图不仅可以清晰地反映出数据的趋势变化,也能够强调不同类别的数据间的差距对比。

面积图的特点在于,折线与自变量坐标轴之间的区域,会由颜色或者纹理填充。
但它的劣势在于,填充会让形状互相遮盖,反而看不清变化。一种解决方法,是使用有透明度的颜色,来“让”出覆盖区域。

面积图适用于以下分析场景:
(1)数据分布分析:帮助分析人员了解数据的分布情况,如城市的大小、人口分布等。
(2)市场需求分析:帮助企业了解市场需求的变化趋势,如销售额的增长情况等。
(3)健康状况分析:帮助医生了解患者的健康状况,如体温、血压等数据的变化趋势。

面积图不适用于以下分析场景:
(1)数据的精确性要求较高的分析场景:面积图无法

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