데이터 과학을 위한 Plotly Python 튜토리얼

대화형 시각화

Plotly는 웹 브라우저에서 즉시 조작하고 탐색할 수 있는 동적 차트를 생성합니다. Plotly 대시 요소는 라인 차트 보기에서 켜고 끌 수 있으며, 사용자는 데이터 포인트를 확대/축소하고 이동할 수 있어 더 자세한 정보를 얻을 수 있습니다.

풍부한 그래프 유형

Plotly는 산점도, 막대 그래프, 선 그래프, 원형 그래프, 히스토그램, 히트맵, 등고선 그래프, 3D 그래프 등 다양한 종류의 그래프를 지원합니다.

맞춤 설정

사용자는 그래프의 모양과 동작을 세밀하게 제어할 수 있습니다. Plotly 그래프에서는 주석, 색상 스케일, 범례, 제목, 축 레이블 및 기타 디자인 옵션을 모두 사용자 지정할 수 있습니다.

내보내기 옵션

Plotly 사용자는 PDF 문서, 대화형 HTML 파일, 정적 이미지(PNG, JPEG 및 SVG) 등 다양한 형식으로 그래프를 내보낼 수 있습니다.

완성

Plotly는 다양한 Python 프레임워크 및 모듈과 쉽게 결합할 수 있으며, 예를 들어 웹 기반 Dash 애플리케이션 및 대시보드를 생성하기 위한 Dash, 수치 계산을 위한 NumPy, 데이터 조작을 위한 Pandas 등이 있습니다.

Plotly를 설치하세요

Plotly는 pip를 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install plotly

pip install plotly

Plotly를 불러오고 데이터를 준비합니다.

Plotly에서 필요한 모듈을 가져온 후 데이터를 준비하세요.

import plotly.graph_objects as go
# Sample data
x_data = [1, 2, 3, 4, 5]
y_data = [10, 11, 12, 13, 14]

import plotly.graph_objects as go
# Sample data
x_data = [1, 2, 3, 4, 5]
y_data = [10, 11, 12, 13, 14]

추적 생성

데이터를 표현하고 원하는 시각화를 구현하는 추적 객체를 생성합니다. 간단한 선 그래프를 만들어 보겠습니다.

# Create a trace (line plot)
trace = go.Scatter(x=x_data, y=y_data)

# Create a trace (line plot)
trace = go.Scatter(x=x_data, y=y_data)

레이아웃 생성

레이아웃 객체를 생성하면 플롯의 배치를 변경할 수 있습니다. 여기에는 축 레이블 및 제목과 같은 설정이 포함됩니다.

# Create a layout
layout = go.Layout(
    title="My Plot",
    xaxis=dict(title="X-axis"),
    yaxis=dict(title="Y-axis")
)

# Create a layout
layout = go.Layout(
    title="My Plot",
    xaxis=dict(title="X-axis"),
    yaxis=dict(title="Y-axis")
)

그림 생성

레이아웃과 트레이스를 통합하여 Figure 객체를 생성합니다.

# Create a figure
fig = go.Figure(data=[trace], layout=layout)

# Create a figure
fig = go.Figure(data=[trace], layout=layout)

표시 플롯

마지막으로, 플롯을 표시하려면 show 메서드를 사용합니다:

# Display the plot
fig.show()

# Display the plot
fig.show()

이 튜토리얼은 Plotly 그래프를 생성하고 설정하는 단계별 설치 과정을 완료합니다. 더욱 정교한 설정과 기능을 원하시면 Plotly의 자세한 지침을 참조하십시오.

IronPDF 란 무엇인가요?

IronPDF for Python은 PDF 파일을 생성, 편집 및 변환하는 강력한 라이브러리입니다. 이를 통해 프로그래머는 기존 PDF 파일을 활용하고, HTML을 PDF로 변환하며, 프로그래밍을 통해 기타 PDF 관련 작업을 수행할 수 있습니다.

IronPDF 는 동적인 PDF 생성 및 처리가 필요한 애플리케이션에 유용한 솔루션으로, 고품질 PDF 문서를 생성하는 유연하고 사용자 친화적인 방법을 제공합니다.

특징

IronPDF를 설치하세요

IronPDF는 pip로 설치할 수 있습니다. 다음 명령어를 사용하여 설치하세요:

pip install ironpdf

pip install ironpdf

Plotly 보고서를 생성하고 PDF로 변환합니다.

데이터를 시각화하려면 Python Plotly 플롯을 IronPDF 와 결합하여 PDF 문서를 생성합니다.

from ironpdf import *
import plotly.graph_objects as go

# Create a Plotly figure
fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=[1, 2, 3], y=[3, 2, 1]))
# Export the Plotly figure to an HTML file
fig.write_html('demo.html')

# Create a PDF document instance using IronPDF
iron_pdf = ChromePdfRenderer()

# Render the HTML file as a PDF document
pdf = iron_pdf.RenderHtmlFileAsPdf("demo.html")

# Save the rendered PDF document
pdf.SaveAs("ironpdf_document_with_plotly.pdf")
print("PDF document generated successfully.")

from ironpdf import *
import plotly.graph_objects as go

# Create a Plotly figure
fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=[1, 2, 3], y=[3, 2, 1]))
# Export the Plotly figure to an HTML file
fig.write_html('demo.html')

# Create a PDF document instance using IronPDF
iron_pdf = ChromePdfRenderer()

# Render the HTML file as a PDF document
pdf = iron_pdf.RenderHtmlFileAsPdf("demo.html")

# Save the rendered PDF document
pdf.SaveAs("ironpdf_document_with_plotly.pdf")
print("PDF document generated successfully.")

라인 플롯을 만들기 위해 우리는 Plotly의 go.Scatter를 사용합니다. 플롯의 레이아웃을 변경하기 위해 go.Layout을 사용할 수 있습니다. 마지막으로, 우리는 go.Figure을 사용하여 플롯된 레이아웃과 트레이스를 그림으로 조립합니다.

Plotly에서 그래프를 HTML 형식의 정적 파일로 내보낼 수 있습니다. 이 경우, 플롯은 demo.html라는 HTML 파일로 내보냅니다.

IronPDF의 기능을 활용하여 PDF 문서를 만들었습니다. 그 후 우리는 HTML 자료를 RenderHtmlFileAsPdf을 사용하여 PDF에 추가하고, 마지막에 SaveAs을 사용하여 PDF 파일을 저장했습니다.

다음 지침에 따라 Python으로 Plotly 그래프를 생성하고, 이미지로 내보낸 다음, IronPDF 와 통합하여 PDF 문서로 출력할 수 있습니다. 사용 사례 및 환경에 맞게 코드를 필요에 따라 수정하십시오.