chieuphongtrouble1
New member
[TIẾNG VIỆT]:
** 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 giúp đối tượng của mình dễ hiểu dữ liệu của mình hơn và xem nó liên quan đến các câu hỏi họ đang hỏi như thế nào.
Plotly là một thư viện Python giúp dễ dàng tạo trực quan dữ liệu tương tác.Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng Plotly để tạo ra nhiều loại trực quan dữ liệu tương tác khác nhau, bao gồm:
* Biểu đồ dòng
* Biểu đồ thanh
* Điểm phân tán
* Biểu đồ hình tròn
* Bản đồ
Chúng tôi cũng sẽ cung cấp các liên kết đến các bài viết tham khảo mà bạn có thể sử dụng để tìm hiểu thêm về Plotly và cách sử dụng nó để tạo trực quan dữ liệu tương tác của riêng bạn.
## Bắt đầu với cốt truyện
Để bắt đầu với Plotly, bạn sẽ cần cài đặt Thư viện Plotly trong Python.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 ()`.Hàm `Plotly.Figure ()` có một số đối số, nhưng các đối số quan trọng nhất là các đối số `data` và` bố cục`.
Đối số `Data` là danh sách các đối tượng dữ liệu mà bạn muốn vẽ.Mỗi đối tượng dữ liệu có thể là một danh sách các giá trị, gấu trúc DataFrame hoặc một mảng numpy.
Đối số `Bố cục` là một từ điển chứa các thuộc tính của hình.Bạn có thể sử dụng đối số `Bố cục` để chỉ định tiêu đề của hình, nhãn trục, truyền thuyết và các thuộc tính khác.
Ví dụ: mã sau đây tạo ra một biểu đồ dòng đơn giản về giá cổ phiếu của Apple theo thời gian:
`` `
Nhập Plotly.Express as PX
df = pd.read_csv ("data/apple_stock.csv")
fig = px.line (df, x = "ngày", y = "đóng")
Hình.show ()
`` `
Mã này sẽ tạo ra một biểu đồ dòng trông như thế này:
[!
## 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 đối số `show_link` được đặt thành` true`.
Ví dụ: mã sau đây tạo ra một biểu đồ dòng tương tác của giá cổ phiếu của Apple theo thời gian.Biểu đồ cho phép bạn phóng to và ra khỏi dữ liệu, và để tìm biểu đồ bên trái và phải.
`` `
Nhập Plotly.Express as PX
df = pd.read_csv ("data/apple_stock.csv")
fig = px.line (df, x = "ngày", y = "đóng")
fig.show (show_link = true)
`` `
Mã này sẽ tạo ra một biểu đồ dòng tương tác trông như thế này:
[!
## Bài viết tham khảo
* [Tài liệu cốt truyện] (Plotly)
* [Hướng dẫn âm mưu] (https://plotly.com/python/tutorials/)
* [Ví dụ âm mưu] (https://plotly.com/python/examples/)
## Phần kết luận
Plotly là một công cụ mạnh mẽ để tạo trực quan dữ liệu tương tác.Bằng cách sử dụng Plotly, bạn có thể giúp đối tượng của mình dễ hiểu dữ liệu của mình và xem nó liên quan đến các câu hỏi họ đang hỏi như thế nào.
Trong bài viết này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách sử dụng Plotly để tạo ra một loạt các trực quan dữ liệu tương tác khác nhau.Chúng tôi cũng cung cấp các liên kết đến các bài viết tham khảo mà bạn có thể sử dụng để tìm hiểu thêm về Plotly và cách sử dụng nó để tạo trực quan dữ liệu tương tác của riêng bạn.
[ENGLISH]:
**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 it easier for your audience to understand your data and see how it relates to the questions they are asking.
Plotly is a Python library that makes it easy to create interactive data visualizations. In this article, we will show you how to use Plotly to create a variety of different interactive data visualizations, including:
* Line charts
* Bar charts
* Scatter plots
* Pie charts
* Maps
We will also provide links to reference articles that you can use to learn more about Plotly and how to use it to create your own interactive data visualizations.
## Getting Started with Plotly
To get started with Plotly, you will need to install the Plotly library in Python. 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. The `plotly.figure()` function takes a number of arguments, but the most important ones are the `data` and `layout` arguments.
The `data` argument is a list of data objects that you want to plot. Each data object can be a list of values, a Pandas DataFrame, or a NumPy array.
The `layout` argument is a dictionary that contains the properties of the figure. You can use the `layout` argument to specify the title of the figure, the axes labels, the legend, and other properties.
For example, the following code creates a simple line chart of the stock price of Apple over time:
```
import plotly.express as px
df = pd.read_csv("data/apple_stock.csv")
fig = px.line(df, x="Date", y="Close")
fig.show()
```
This code will create a line chart that looks like this:
[](https://i.imgur.com/i01378S.png)
## 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 `show_link` argument set to `True`.
For example, the following code creates an interactive line chart of the stock price of Apple over time. The chart allows you to zoom in and out of the data, and to pan the chart left and right.
```
import plotly.express as px
df = pd.read_csv("data/apple_stock.csv")
fig = px.line(df, x="Date", y="Close")
fig.show(show_link=True)
```
This code will create an interactive line chart that looks like this:
[](https://i.imgur.com/881130c.gif)
## Reference Articles
* [Plotly Documentation](https://plotly.com/python/)
* [Plotly Tutorials](https://plotly.com/python/tutorials/)
* [Plotly Examples](https://plotly.com/python/examples/)
## Conclusion
Plotly is a powerful tool for creating interactive data visualizations. By using Plotly, you can make it easier for your audience to understand your data and see how it relates to the questions they are asking.
In this article, we showed you how to use Plotly to create a variety of different interactive data visualizations. We also provided links to reference articles that you can use to learn more about Plotly and how to use it to create your own interactive data visualizations.
** 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 giúp đối tượng của mình dễ hiểu dữ liệu của mình hơn và xem nó liên quan đến các câu hỏi họ đang hỏi như thế nào.
Plotly là một thư viện Python giúp dễ dàng tạo trực quan dữ liệu tương tác.Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng Plotly để tạo ra nhiều loại trực quan dữ liệu tương tác khác nhau, bao gồm:
* Biểu đồ dòng
* Biểu đồ thanh
* Điểm phân tán
* Biểu đồ hình tròn
* Bản đồ
Chúng tôi cũng sẽ cung cấp các liên kết đến các bài viết tham khảo mà bạn có thể sử dụng để tìm hiểu thêm về Plotly và cách sử dụng nó để tạo trực quan dữ liệu tương tác của riêng bạn.
## Bắt đầu với cốt truyện
Để bắt đầu với Plotly, bạn sẽ cần cài đặt Thư viện Plotly trong Python.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 ()`.Hàm `Plotly.Figure ()` có một số đối số, nhưng các đối số quan trọng nhất là các đối số `data` và` bố cục`.
Đối số `Data` là danh sách các đối tượng dữ liệu mà bạn muốn vẽ.Mỗi đối tượng dữ liệu có thể là một danh sách các giá trị, gấu trúc DataFrame hoặc một mảng numpy.
Đối số `Bố cục` là một từ điển chứa các thuộc tính của hình.Bạn có thể sử dụng đối số `Bố cục` để chỉ định tiêu đề của hình, nhãn trục, truyền thuyết và các thuộc tính khác.
Ví dụ: mã sau đây tạo ra một biểu đồ dòng đơn giản về giá cổ phiếu của Apple theo thời gian:
`` `
Nhập Plotly.Express as PX
df = pd.read_csv ("data/apple_stock.csv")
fig = px.line (df, x = "ngày", y = "đóng")
Hình.show ()
`` `
Mã này sẽ tạo ra một biểu đồ dòng trông như thế này:
[!
## 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 đối số `show_link` được đặt thành` true`.
Ví dụ: mã sau đây tạo ra một biểu đồ dòng tương tác của giá cổ phiếu của Apple theo thời gian.Biểu đồ cho phép bạn phóng to và ra khỏi dữ liệu, và để tìm biểu đồ bên trái và phải.
`` `
Nhập Plotly.Express as PX
df = pd.read_csv ("data/apple_stock.csv")
fig = px.line (df, x = "ngày", y = "đóng")
fig.show (show_link = true)
`` `
Mã này sẽ tạo ra một biểu đồ dòng tương tác trông như thế này:
[!
## Bài viết tham khảo
* [Tài liệu cốt truyện] (Plotly)
* [Hướng dẫn âm mưu] (https://plotly.com/python/tutorials/)
* [Ví dụ âm mưu] (https://plotly.com/python/examples/)
## Phần kết luận
Plotly là một công cụ mạnh mẽ để tạo trực quan dữ liệu tương tác.Bằng cách sử dụng Plotly, bạn có thể giúp đối tượng của mình dễ hiểu dữ liệu của mình và xem nó liên quan đến các câu hỏi họ đang hỏi như thế nào.
Trong bài viết này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách sử dụng Plotly để tạo ra một loạt các trực quan dữ liệu tương tác khác nhau.Chúng tôi cũng cung cấp các liên kết đến các bài viết tham khảo mà bạn có thể sử dụng để tìm hiểu thêm về Plotly và cách sử dụng nó để tạo trực quan dữ liệu tương tác của riêng bạn.
[ENGLISH]:
**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 it easier for your audience to understand your data and see how it relates to the questions they are asking.
Plotly is a Python library that makes it easy to create interactive data visualizations. In this article, we will show you how to use Plotly to create a variety of different interactive data visualizations, including:
* Line charts
* Bar charts
* Scatter plots
* Pie charts
* Maps
We will also provide links to reference articles that you can use to learn more about Plotly and how to use it to create your own interactive data visualizations.
## Getting Started with Plotly
To get started with Plotly, you will need to install the Plotly library in Python. 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. The `plotly.figure()` function takes a number of arguments, but the most important ones are the `data` and `layout` arguments.
The `data` argument is a list of data objects that you want to plot. Each data object can be a list of values, a Pandas DataFrame, or a NumPy array.
The `layout` argument is a dictionary that contains the properties of the figure. You can use the `layout` argument to specify the title of the figure, the axes labels, the legend, and other properties.
For example, the following code creates a simple line chart of the stock price of Apple over time:
```
import plotly.express as px
df = pd.read_csv("data/apple_stock.csv")
fig = px.line(df, x="Date", y="Close")
fig.show()
```
This code will create a line chart that looks like this:
[](https://i.imgur.com/i01378S.png)
## 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 `show_link` argument set to `True`.
For example, the following code creates an interactive line chart of the stock price of Apple over time. The chart allows you to zoom in and out of the data, and to pan the chart left and right.
```
import plotly.express as px
df = pd.read_csv("data/apple_stock.csv")
fig = px.line(df, x="Date", y="Close")
fig.show(show_link=True)
```
This code will create an interactive line chart that looks like this:
[](https://i.imgur.com/881130c.gif)
## Reference Articles
* [Plotly Documentation](https://plotly.com/python/)
* [Plotly Tutorials](https://plotly.com/python/tutorials/)
* [Plotly Examples](https://plotly.com/python/examples/)
## Conclusion
Plotly is a powerful tool for creating interactive data visualizations. By using Plotly, you can make it easier for your audience to understand your data and see how it relates to the questions they are asking.
In this article, we showed you how to use Plotly to create a variety of different interactive data visualizations. We also provided links to reference articles that you can use to learn more about Plotly and how to use it to create your own interactive data visualizations.
