plotly

Plotly

데이터 분석 시, 가볍게 데이터 확인 시는 iplot, 디테일 하게 시각화 할 시에는 plotly.graph_objects 를 사용하는 것이 좋음

plotly.graph_objects 로 시각화 사용하기

• 중급 단계 기술, 처음에 바로 활용하기에는 다소 문법이 복잡함

iplot, plotly.express, plotly.graph_objects

• iplot() 은 high-level 함수, 세부 기능 조절에 한계가 있음
• plotly.graph_objects 패키지로 세부 기능 조절 가능
• plotly.express 는 plotly 를 좀더 쉽게 쓰게 할 수 있는 패키지로, iplot() 과 plotly.graph_objects 중간 단계
  • 동일한 노력이 들어가므로, 쉽게는 iplot(), 세부 기능은 plotly.graph_objects 를 사용

1. 라이브러리 설치
   

   !pip install plotly​

2. 라이브러리 로드
   

   import plotly.graph_objects as go
   import plotly.offline as pyo # jupyter notebook 에서 보여지도록 설정하는 부분 (가끔 안나올 때, 이 명령을 하면 됨)
   pyo.init_notebook_mode()​

3. 테스트
   
   • go.Figure() 로 figure(그래프) 객체를 만들어주고, 이를 화면에 보여주는 방식으로 실행하면 됨
   iplot는 데이터 프레임에서 바로 그래프를 그릴 수 있지만 plotly.graph_objects 는 x 와 y 값을 지정해줘야 함

fig = go.Figure()
fig.add_trace(
	go.Scatter(
		x=[1, 2, 3], y=[1, 2, 3]
	)
)
fig.show()

 

4. 주요 사용법

• 그래프 종류
  • Basic Chart: https://plotly.com/python/basic-charts/
  • Statistical Chart: https://plotly.com/python/statistical-charts/

방대한 차트와 사용법, 이 중에서 기본적인 차트에 대해 사용법을 확인

세부 용법은 기본 단계가 익숙해진 후, 중급 단계에서 확인할 필요가 있음

 

dir(go)

그래프 라이브러리 세부 옵션을 모두 나열하기는 불가능 iplot()는 가볍게 사용하기로 하였으므로, 여기서 bar와 scatter 주요 사용법을 익히고, 필요한 부분을 찾아볼 수 있는 방법을 알아봄