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Plotly Python 数据科学教程

Curtis Chau
Curtis Chau
更新日期:

通過集成Plotly（構建互動且視覺吸引力的圖表的強大Python包）和IronPDF，可以提供一個全面解決方案，用於生成動態且引人注目的PDF報告或文檔。 Plotly非常適合創建互動圖形和圖表，而IronPDF可以用於在.NET應用程序中處理PDF文件。

可以將Plotly和IronPDF結合起來，創建包含Plotly可視化內容及其他內容的PDF文檔。 這種集成簡化了創建詳盡報告、演示文稿和其他數據可視化至關重要的文檔。

Plotly Python（它如何對開發者起作用）：圖1

本文將涵蓋如何使用Plotly的強大繪圖功能和IronPDF創建具有動態和引人入勝的可視化效果的專業品質的PDF文檔。 我們將探討如何將Plotly圖表導出為PDF文檔兼容的靜態格式，以及如何使用IronPDF將這些組件組裝成專業外觀和實用的PDF報告。

我們還將討論實現Plotly和IronPDF之間平滑集成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？

一個稱為Plotly的靈活強大的包是專為Python設計，用於創建引人入勝且互動的可視化效果。 Plotly的用戶友好介面和廣泛的繪圖功能使用戶能夠將非結構化數據轉換為引人入勝的故事、分析和演示文稿，使用的圖表包括柱狀圖、折線圖、散點圖、餅圖和其他任何類型的圖表。

它的眾多功能中包括支持箱形圖的創建，這對於顯示不同類別數據分布非常有用。 箱形圖提供數據變化的圖形總結，顯示中位數、四分位數和潛在的異常值。

此外，Plotly支持創建泡泡圖，這通過改變泡泡的大小以表示另一個變量，為數據可視化增加了第三維。 這對於突顯數據中的相關性和趨勢尤其有用。

Plotly還包括在各種圖表中添加誤差條的功能，有助於可視化數據的不確定性或變異性。 通過加入誤差條，使用者可以更全面和準確地呈現其數據的可靠性和精確性。

互動式可視化

Plotly創建的動態圖表可以在網頁瀏覽器中立即操控和探索。 Plotly儀表板元素可以在折線圖視圖中開啟和關閉，用戶可以平移和縮放數據點以獲取更多信息。

豐富的圖表類型

Plotly支持多種圖表類型，例如散點圖、柱狀圖、線條圖、餅圖、直方圖、熱圖、等高線圖、3D圖形等。

自定義

用戶可以對其圖表的外觀和行為進行細緻的控制。 Plotly圖表的註釋、顏色比例、圖例、標題、軸標籤和其他設計選擇均可自定義。

導出選項

Plotly的用戶可以將其圖表導出為多種格式，如PDF文檔、互動的HTML文件和靜態圖像（PNG、JPEG和SVG）。

集成

Plotly可以輕鬆與各種Python框架和模塊集成，例如，用於創建基於Web的儀表板應用程序和儀表板的Dash，用於數值計算的NumPy和數據操作的Pandas。

創建和配置Plotly

讓我們逐步進行Plotly圖表的創建和設置過程。

安裝Plotly

如果還沒有安裝Plotly，可以使用pip來安裝。

pip install plotly
pip install plotly
SHELL

導入Plotly並準備數據

在從Plotly導入所需模塊後，準備您的數據。

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]
PYTHON

創建跟蹤

創建一個跟蹤對象，以作為數據的表示並可視化所需的可視化效果。 我們這裡將創建一個簡單的折線圖：

# 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)
PYTHON

創建佈局

通過構建佈局對象來更改圖表的佈局。 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")
)
PYTHON

創建數據圖

將佈局和跟蹤整合起來，創建一個Figure（數據圖）對象：

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

顯示圖表

最後，使用show方法來顯示圖表：

# Display the plot
fig.show()
# Display the plot
fig.show()
PYTHON

本教程完成了製作和設置Plotly圖表的逐步安裝過程。 欲了解更多複雜的設置和功能，您可以更詳細地閱讀Plotly的說明。

开始使用

什麼是 IronPDF？

IronPDF for Python是用於創建、編輯和轉換PDF文件的強大庫。 它允許程序員藉由編程與現有PDF進行交互，將HTML轉換為PDF並執行其他與PDF相關的操作。

IronPDF是需要動態PDF生成和處理的應用程序的有效解決方案，提供了一種適應性強且用戶友好的生成高質量PDF文檔的方法。

Plotly Python（它如何對開發者起作用）：圖2

特點

將HTML轉換為PDF

IronPDF可以用於將HTML內容轉換為PDF文檔。 這使得能夠使用現代HTML5、CSS3和JavaScript從網絡內容創建美觀的PDF出版物。

PDF創建和編輯

程序創建的新的PDF文檔中可以添加文本、圖片、表格和其他內容。 您可以用IronPDF打開和編輯已有的PDF文檔。 您可以更改或添加PDF的內容，還可以刪除特定的部分。

高級樣式和佈局

使用CSS來設置PDF中內容的樣式。 這包括對複雜佈局、字體、顏色和其他設計組件的支持。 渲染與Javascript兼容的HTML內容，使得可以在PDF中創建動態內容。

安裝IronPDF

可以用pip安裝IronPDF。 使用以下命令來安裝它：

pip install ironpdf
pip install ironpdf
SHELL

生成Plotly報告並轉換為PDF

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

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.")
PYTHON

我們使用來自Plotly的go.Scatter來創建折線圖。 我們可以使用go.Layout來更改圖表的佈局。 最後，使用go.Figure將繪製的佈局和追蹤組裝成一個figure。

我們可以將Plotly的圖表導出為HTML格式的靜態文件。 在這種情況下，圖表被導出為名為demo.html的HTML文件。

我們利用IronPDF的功能創建了PDF文檔。 然後我們使用RenderHtmlFileAsPdf將HTML內容插入到PDF中，並在最後使用SaveAs保存PDF文件。

Plotly Python（它如何對開發者起作用）：圖3

您可以按照這些指示在Python中製作Plotly圖，將其導出為圖像，然後將其與IronPDF集成以生成PDF文檔作為輸出。 根據您的使用案例和環境來修改代碼。

結論

總之，Plotly和IronPDF for Python的結合提供了一個強大的選擇，用於生成增加了互動數據可視化的動態、美觀的PDF文檔。 Plotly的靈活繪圖功能允許製作信息豐富的圖表和圖形，而IronPDF簡化了創建適合專業環境的PDF文檔的過程。

用戶可以通過將Plotly的互動圖與IronPDF的PDF生成功能相結合，輕鬆將數據驅動的洞察力整合進報告、演示和資料中。 無論是在展示數字數據中趨勢、信息對比或說明複雜關係，用戶都可以通過結合Plotly和IronPDF高效地以視覺吸引人的方式傳達數據。

通過將IronPDF和其他Iron Software產品集成到您的開發堆栈中，您可以確保您的客戶和最終用戶收到功能豐富、高端的軟件解決方案。 這也將有助於優化您的項目和過程。 現代軟件開發項目可以依賴IronPDF的定價，起價為$799，並且Iron Software是一個可靠的夥伴，因為它具有詳盡的文檔、充滿活力的社區和持續的增強功能。

Curtis Chau
Curtis Chau
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技術作家

Curtis Chau 擁有卡爾頓大學計算機科學學士學位，專注於前端開發，擅長於 Node.js、TypeScript、JavaScript 和 React。Curtis 熱衷於創建直觀且美觀的用戶界面，喜歡使用現代框架並打造結構良好、視覺吸引人的手冊。

除了開發之外，Curtis 對物聯網 (IoT) 有著濃厚的興趣，探索將硬體和軟體結合的創新方式。在閒暇時間，他喜愛遊戲並構建 Discord 機器人，結合科技與創意的樂趣。

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