Python使用plotly绘制数据图表的方法

导语：使用 python-plotly 模块来进行压测数据的绘制，并且生成静态 html 页面结果展示。

不少小伙伴在开发过程中都有对模块进行压测的经历，压测结束后大家往往喜欢使用Excel处理压测数据并绘制数据可视化视图，但这样不能很方便的使用web页面进行数据展示。本文将介绍使用python-plotly模块来进行压测数据的绘制，并且生成静态html页面方便结果展示。

Plotly简介

Plotly是一款使用JavaScript开发的制图工具，提供了与主流数据分析语言交互的API（如：Python, R, MATLAB）。大家可以到官网 https://plot.ly/ 了解更多详细的信息。Plotly能够绘制具有用户交互功能的精美图表。

Python-Plotly 安装

本文档主要是介绍使用plotly的Python API来进行几种简单图表的绘制，更多Plotly的用法请参考 https://plot.ly/python/

Python-Plotly可以使用pip安装，并且最好在Python2.7版本及以上安装使用，如果使用Python2.6版本，请自行安装Python2.7和对应的pip。

Plotly绘图实例

line-plots

绘图效果：

生成的html页面在右上角提供了丰富的交互工具。

代码：

def line_plots(name):  '''  绘制普通线图  '''  #数据，x为横坐标，y,z为纵坐标的两项指标，三个array长度相同  dataset = {'x':[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],        'y':[5,4,1,3,11,2,6,7,19,20],        'z':[12,9,0,0,3,25,8,17,22,5]}  data_g = []  #分别插入 y, z  tr_x = Scatter(    x = dataset['x'],    y = dataset['y'],    name = 'y'   )  data_g.append(tr_x)  tr_z = Scatter(    x = dataset['x'],    y = dataset['z'],    name = 'z'   )  data_g.append(tr_z)  #设置layout,指定图表title,x轴和y轴名称  layout = Layout(title="line plots", xaxis={'title':'x'}, yaxis={'title':'value'})  #将layout设置到图表  fig = Figure(data=data_g, layout=layout)  #绘图,输出路径为name参数指定  pltoff.plot(fig, filename=name)

scatter-plots

绘图效果：

代码：

def scatter_plots(name):  '''  绘制散点图  '''  dataset = {'x':[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],        'y':[5,4,1,3,11,2,6,7,19,20],        'text':['5_txt','4_txt','1_txt','3_txt','11_txt','2_txt','6_txt','7_txt','19_txt','20_txt']}  data_g = []  tr_x = Scatter(    x = dataset['x'],    y = dataset['y'],    text = dataset['text'],    textposition='top center',    mode='markers+text',    name = 'y'   )  data_g.append(tr_x)  layout = Layout(title="scatter plots", xaxis={'title':'x'}, yaxis={'title':'value'})  fig = Figure(data=data_g, layout=layout)  pltoff.plot(fig, filename=name)

bar-charts

绘图效果：