Plotly Python 資料科學教程

通過將強大的 Python 套件 Plotly 與 IronPDF 結合，可以提供製作動態且引人注目的 PDF 報告或文檔的全面解決方案。Plotly 用於構建互動且視覺吸引力的圖表。 Plotly 非常適合創建互動式圖表，而 IronPDF 可用於在 .NET 應用程序中處理 PDF 文件。

Plotly 和 IronPDF 可以結合使用，以創建輕鬆包含 Plotly 視覺化以及其他內容的 PDF 文件。 此整合簡化了撰寫完整報告、簡報及其他需要數據可視化的文件的過程。

本文將講解如何使用Plotly強大的繪圖功能與IronPDF結合，創建具有動態和吸引力的可視化專業品質的PDF文件。 我們將討論將 Plotly 圖表導出為與 PDF 文件兼容的靜態格式的方法，以及如何使用 IronPDF 將這些組件組合成專業且實用的 PDF 報告。

我們還將討論在 Plotly 和 IronPDF 之間實現順利整合的潛在障礙和推薦做法，以確保最終產品符合可用性和質量的必要標準。

什麼是 Plotly Python？

一個名為 Plotly 的靈活且強大的套件專為 Python 設計，用於創建引人入勝和互動性強的視覺化圖形。 Plotly 友好的介面和廣泛的圖表功能使使用者能夠將非結構化的資料轉換成引人入勝的故事、分析和演示，使用如長條圖、折線圖、散點圖、圓形圖等任何其他類型的圖表。

在其眾多功能中，它支持創建箱形圖，這對於展示不同類別數據的分佈非常有用。 箱形圖提供數據變異性的圖形摘要，顯示中位數、四分位數和潛在的離群值。

此外，Plotly 支援建立氣泡圖，透過改變氣泡的大小來表示另一個變量，從而為數據視覺化增添第三維度。 這對於突出數據中的關聯和趨勢特別有用。

Plotly 也包括為各種類型的圖表添加誤差線的功能，以幫助可視化數據中的不確定性或可變性。 透過加入誤差線，使用者可以更全面且精確地呈現其數據的可靠性和準確性。

互動視覺化

Plotly 在網頁瀏覽器中創建動態圖表，這些圖表可以即時操作和探索。 Plotly Dash 元素可以在折線圖視圖中切換顯示，並且使用者可以平移和縮放數據點以獲取更多資訊。

豐富的圖表類型

Plotly 支援多種圖形類型，如散佈圖、柱狀圖、折線圖、圓餅圖、直方圖、熱度圖、等高線圖、3D 圖形等。

自訂化

用戶可以精細控制其繪圖的外觀和行為。 Plotly 圖表的註解、色階、圖例、標題、軸標籤及其他設計選項均可自訂。

匯出選項

Plotly 的用戶可以將他們的圖表匯出成多種格式，例如 PDF 文件、互動式 HTML 檔案和靜態圖像。(PNG、JPEG 和 SVG).

整合

Plotly 能夠輕鬆結合多種 Python 框架和模塊，例子包括用於創建基於網頁的儀表板應用程式的 Dash、用於數值計算的 NumPy，以及用於數據處理的 Pandas。

創建和配置 Plotly

讓我們檢視建立及設置 Plotly 圖表每個步驟的過程。

安裝 Plotly

如果還未安裝 Plotly，可以使用 pip 進行安裝。

pip install plotly

pip install plotly

導入 Plotly 並準備數據

從 Plotly 匯入所需的模組後，準備好您的數據。

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]

創建追蹤

製作一個跟蹤物件，作為數據的表示，並將所需的視覺化效果可視化。 我們在這裡製作一個簡單的折線圖：

# 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)

建立版面配置

通過構建佈局對象，您可以更改圖的佈局。 這包括軸標籤和標題等設置：

# 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")
)

建立圖形

將佈局和軌跡整合以創建一個 Figure 物件：

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

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

顯示圖表

最後，使用 show 方法顯示圖表：

# Display the plot
fig.show()

# Display the plot
fig.show()

本教程完成了製作和設置 Plotly 圖的逐步安裝過程。 要獲得更複雜的設置和功能，您可以更詳細地瀏覽 Plotly 的說明。

入門

什麼是 IronPDF？

IronPDF for Python 是一個強大的庫，用於創建、編輯和轉換 PDF 文件。 它允許程式設計師處理現有的 PDF，將 HTML 轉換為 PDF，並通過程式設計執行其他與 PDF 相關的操作。

IronPDF 是一個對於需要動態 PDF 生成和處理的應用程式來說非常有用的解決方案，提供了一種靈活且使用者友好的方式來生成高質量的 PDF 文件。

功能

將HTML轉換為PDF

IronPDF可以用來將HTML內容轉換成PDF文件。 這使得可以使用現代的 HTML5、CSS3 和 JavaScript 從網頁內容建立美觀的 PDF 出版物。

PDF 創建與編輯

可以以程式方式生成的新 PDF 文件中加入文字、圖片、表格和其他內容。 您可以使用 IronPDF 開啟和編輯現有的 PDF 文件。 您可以更改或添加 PDF 的內容，亦可移除特定部分。

高級樣式和佈局

要在PDF中設計內容，請使用CSS。 這包括對錯綜複雜的佈局、字體、顏色和其他設計元素的支持。 渲染可與 JavaScript 結合使用的 HTML 內容，以便在 PDF 中創建動態內容。

安裝 IronPDF

IronPDF 可以使用 pip 安裝。 使用以下命令進行安裝：

pip install ironpdf

pip install ironpdf

生成 Plotly 報告並將其轉換為 PDF

為了可視化數據，將Python Plotly圖與IronPDF結合並生成PDF文件。

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]))
fig.write_html('demo.html')

# Create a PDF document
iron_pdf = ChromePdfRenderer()

# Add HTML content to the PDF (you can also add text, CSS, or JavaScript)
pdf = iron_pdf.RenderHtmlFileAsPdf("demo.html")

# Save the 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]))
fig.write_html('demo.html')

# Create a PDF document
iron_pdf = ChromePdfRenderer()

# Add HTML content to the PDF (you can also add text, CSS, or JavaScript)
pdf = iron_pdf.RenderHtmlFileAsPdf("demo.html")

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

要製作折線圖，我們使用 Plotly 的 go.Scatter。 或者，我們可以使用 go.Layout 來更改圖表的佈局。 最後，我們使用 go.Figure 將繪製的佈局和軌跡組合成一個圖形。

我們可以將 Plotly 的圖表匯出為 HTML 格式的靜態檔案。 在這種情況下，該圖表被匯出為名為 demo.html 的 HTML 文件。

我們利用IronPDF的功能創建了一個PDF文件。 接著，我們使用 RenderHtmlFileAsPdf 將 HTML 內容插入到 PDF 中，並在最後使用 SaveAs 儲存 PDF 檔案。

您可以按照以下指導在 Python 中製作一個 Plotly 圖表，將其匯出為圖片，然後與 IronPDF 整合以生成 PDF 文件作為輸出。 根據您的使用情況和環境，必要時修改程式碼。

結論

總結來說，Plotly 與 IronPDF for Python 的結合提供了一個強大的選擇，可以製作具有互動式數據可視化的動態、美觀的 PDF 文件。 Plotly 的彈性繪圖功能可製作資訊豐富的圖表，而 IronPDF 讓創建適合專業環境的 PDF 文件變得更容易。

用戶可以結合Plotly的互動式圖表和IronPDF的PDF生成功能，輕鬆將數據驅動的洞察整合到他們的報告、演示和論文中。 無論是用於顯示數值數據的趨勢、比較信息，還是說明複雜關係，用戶可以通過結合 Plotly 和 IronPDF 有效地以視覺上吸引人的方式傳達數據。

您可以通過在開發堆疊中整合IronPDF和其他Iron Software產品，確保您的客戶和終端用戶獲得功能豐富的高端軟體解決方案。 這也將有助於優化您的項目和流程。 現代軟體開發專案可以依賴IronPDF的定價，價格從749美元起。Iron Software是一個可靠的合作夥伴，因為其完整的文檔，活躍的社群，以及持續的增強功能。