Creating Interactive Data Viz with Plotly

[lanvymisfit99]

** #dataviz #plotly #Interactiveata #Datavisualization **

** Tạo trực quan hóa dữ liệu tương tác với Plotly **

Trực quan hóa dữ liệu là một công cụ mạnh mẽ để truyền đạt những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu.Bằng cách tạo trực quan hóa dữ liệu tương tác, bạn có thể làm cho dữ liệu của mình hấp dẫn hơn và dễ hiểu hơn.Plotly là một thư viện Python giúp dễ dàng tạo trực quan dữ liệu tương tác.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng Plotly để tạo trực quan dữ liệu đẹp và tương tác.

## Bắt đầu với cốt truyện

Để bắt đầu với Plotly, bạn sẽ cần cài đặt Thư viện Plotly.Bạn có thể làm điều này bằng cách chạy lệnh sau trong thiết bị đầu cuối của bạn:

`` `
Cài đặt PIP Plotly
`` `

Khi bạn đã cài đặt Plotly, bạn có thể tạo một hình mới bằng cách sử dụng hàm `Plotly.figure ()`.Ví dụ: mã sau đây tạo ra một biểu đồ phân tán của dữ liệu trong data `data` dataFrame:

`` `
Nhập Plotly.Express as PX

data = pd.dataFrame ({
"x": [1, 2, 3, 4, 5],
"Y": [6, 7, 8, 9, 10]
})

fig = px.scatter (dữ liệu, x = "x", y = "y")

Hình.show ()
`` `

## Tạo trực quan hóa dữ liệu tương tác

Plotly giúp bạn dễ dàng tạo trực quan dữ liệu tương tác.Để thực hiện trực quan hóa dữ liệu tương tác, bạn có thể sử dụng hàm `Plotly.show ()` với tham số `Interactive` được đặt thành` true '.Ví dụ: mã sau đây tạo ra một biểu đồ phân tán tương tác của dữ liệu trong dataframe `data`:

`` `
fig = px.scatter (data, x = "x", y = "y", interactive = true)

Hình.show ()
`` `

Khi bạn nhấp vào một điểm trong biểu đồ phân tán, điểm dữ liệu tương ứng sẽ được tô sáng trong DataFrame.Bạn cũng có thể sử dụng hàm `Plotly.Update ()` để cập nhật trực quan hóa dữ liệu.Ví dụ: mã sau đây cập nhật biểu đồ phân tán để hiển thị dữ liệu cho tháng 2:

`` `
fig.update_data (data = data [data ["tháng"] == "tháng 2"]))

Hình.show ()
`` `

## Phần kết luận

Plotly là một thư viện mạnh mẽ để tạo trực quan dữ liệu tương tác.Bằng cách sử dụng Plotly, bạn có thể làm cho dữ liệu của bạn hấp dẫn hơn và dễ hiểu hơn.Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách sử dụng Plotly để tạo trực quan dữ liệu đẹp và tương tác.

## hashtags

* #dataviz
* #plotly
* #InterActiveData
* #Datavisualization
* #khoa học dữ liệu
=======================================
**#DataViz #plotly #InterActiveData #Datavisualization**

**Creating Interactive Data Visualizations with Plotly**

Data visualization is a powerful tool for communicating insights from data. By creating interactive data visualizations, you can make your data more engaging and easier to understand. Plotly is a Python library that makes it easy to create interactive data visualizations. In this tutorial, we will show you how to use Plotly to create beautiful and interactive data visualizations.

## Getting Started with Plotly

To get started with Plotly, you will need to install the Plotly library. You can do this by running the following command in your terminal:

```
pip install plotly
```

Once you have installed Plotly, you can create a new figure by using the `plotly.figure()` function. For example, the following code creates a scatter plot of the data in the `data` dataframe:

```
import plotly.express as px

data = pd.DataFrame({
"x": [1, 2, 3, 4, 5],
"y": [6, 7, 8, 9, 10]
})

fig = px.scatter(data, x="x", y="y")

fig.show()
```

## Creating Interactive Data Visualizations

Plotly makes it easy to create interactive data visualizations. To make a data visualization interactive, you can use the `plotly.show()` function with the `interactive` parameter set to `True`. For example, the following code creates an interactive scatter plot of the data in the `data` dataframe:

```
fig = px.scatter(data, x="x", y="y", interactive=True)

fig.show()
```

When you click on a point in the scatter plot, the corresponding data point will be highlighted in the dataframe. You can also use the `plotly.update()` function to update the data visualization. For example, the following code updates the scatter plot to show the data for the month of February:

```
fig.update_data(data=data[data["month"] == "February"])

fig.show()
```

## Conclusion

Plotly is a powerful library for creating interactive data visualizations. By using Plotly, you can make your data more engaging and easier to understand. In this tutorial, we showed you how to use Plotly to create beautiful and interactive data visualizations.

## Hashtags

* #dataviz
* #plotly
* #InterActiveData
* #Datavisualization
* #datascience