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Plotly 是一個數據繪圖庫，具有整潔的接口，它旨在允許你構建自己的 API。

Plotly 是一個繪圖生態系統，可以讓你在 Python 以及 JavaScript 和 R 中進行繪圖。在本文中，我將重點介紹使用 Python 庫進行繪圖。

Plotly 有三種不同的 Python API，你可以選擇不同的方法來使用它：

• 類似于 Matplotlib 的面向對象的 API
• 數據驅動的 API，通過構造類似 JSON 的數據結構來定義繪圖
• 類似于 Seaborn 的高級繪圖接口，稱為 “Plotly Express” API

我將通過使用每個 API 來繪制相同的圖來探索它們：英國大選結果的分組柱狀圖。

在我們進一步探討之前，請注意，你可能需要調整你的 Python 環境來讓這段代碼運行，包括以下內容：

• 運行最新版本的Python（Linux、Mac 和 Windows 的說明）
• 確認你運行的 Python 版本能與這些庫一起工作

數據可在線獲得，可以用 Pandas 導入。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://anvil.works/blog/img/plotting-in-python/uk-election-results.csv')

現在我們可以繼續進行了。

使用圖對象來繪制圖

Plotly 面向對象的 API 被稱為 graph_objects，它有點類似于 Matplotlib 的面向對象 API。

要創建一個柱狀圖，你可以構造一個包含四個柱狀圖的對象：

# 導入 Plotly 和數據
import plotly.graph_objects as go
from votes import wide as df
 
# 得到 x 列表
years = df['year']
x = list(range(len(years)))
 
# 定義繪圖
bar_plots = [
  go.Bar(x=x, y=df['conservative'], name='Conservative', marker=go.bar.Marker(color='#0343df')),
  go.Bar(x=x, y=df['labour'], name='Labour', marker=go.bar.Marker(color='#e50000')),
  go.Bar(x=x, y=df['liberal'], name='Liberal', marker=go.bar.Marker(color='#ffff14')),
  go.Bar(x=x, y=df['others'], name='Others', marker=go.bar.Marker(color='#929591')),
]
 
# 指定樣式
layout = go.Layout(
  title=go.layout.Title(text="Election results", x=0.5),
  yaxis_title="Seats",
  xaxis_tickmode="array",
  xaxis_tickvals=list(range(27)),
  xaxis_ticktext=tuple(df['year'].values),
)
   
# 繪制柱狀圖
fig = go.Figure(data=bar_plots, layout=layout)
 
# 告訴 Plotly 去渲染
fig.show()

與 Matplotlib 不同的是，你無需手動計算柱狀圖的 x 軸位置，Plotly 會幫你適配。

最終結果圖：

A multi-bar plot made using Graph Objects (© 2019 Anvil)

使用 Python 數據結構來繪圖

你還可以使用 Python 基本數據結構來定義繪圖，它與面對對象 API 具有相同的結構。這直接對應于 Plotly 的 JavaScript 實現的 JSON API。

# 定義繪圖數據
fig = {
    'data': [
        {'type': 'bar', 'x': x, 'y': df['conservative'], 'name': 'Conservative', 'marker': {'color': '#0343df'}},
        {'type': 'bar', 'x': x, 'y': df['labour'], 'name': 'Labour', 'marker': {'color': '#e50000'}},
        {'type': 'bar', 'x': x, 'y': df['liberal'], 'name': 'Liberal', 'marker': {'color': '#ffff14'}},
        {'type': 'bar', 'x': x, 'y': df['others'], 'name': 'Others', 'marker': {'color': '#929591'}},
    ],
    'layout': {
        'title': {'text': 'Election results', 'x': 0.5},
        'yaxis': {'title': 'Seats'},
        'xaxis': {
            'tickmode': 'array',
            'tickvals': list(range(27)),
            'ticktext': tuple(df['year'].values),
        }
    }
}
 
# 告訴 Plotly 去渲染它
pio.show(fig)

最終結果與上次完全相同：

A multi-bar plot made using JSON-like data structures (© 2019 Anvil)

使用 Plotly Express 進行繪圖

Plotly Express 是對圖對象進行封裝的高級 API。

你可以使用一行代碼來繪制柱狀圖：

# 導入 Plotly 和數據
import plotly.express as px
from votes import long as df
 
# 定義顏色字典獲得自定義欄顏色
cmap = {
    'Conservative': '#0343df',
    'Labour': '#e50000',
    'Liberal': '#ffff14',
    'Others': '#929591',
}
 
# 生成圖
fig = px.bar(df, x="year", y="seats", color="party", barmode="group", color_discrete_map=cmap)

這里使用了長表Long Form 數據，也稱為“整潔數據”。這些列代表年份、政黨和席位，而不是按政黨劃分。這與在 Seaborn 中制作柱狀圖非常相似。

>> print(long)
     year         party  seats
0    1922  Conservative    344
1    1923  Conservative    258
2    1924  Conservative    412
3    1929  Conservative    260
4    1931  Conservative    470
..    ...           ...    ...
103  2005        Others     30
104  2010        Others     29
105  2015        Others     80
106  2017        Others     59
107  2019        Others     72
 
[108 rows x 3 columns]

你可以訪問底層的圖對象 API 進行詳細調整。如添加標題和 y 軸標簽：

# 使用圖對象 API 來調整繪圖
import plotly.graph_objects as go
fig.layout = go.Layout(
    title=go.layout.Title(text="Election results", x=0.5),
    yaxis_title="Seats",
)

最后，讓 Plotly 渲染：

fig.show()

這將在未使用的端口上運行一個臨時 Web 服務器，并打開默認的 Web 瀏覽器來查看圖像（Web 服務器將會馬上被關閉）。

不幸的是，結果并不完美。x 軸被視為整數，因此兩組之間的距離很遠且很小，這使得我們很難看到趨勢。

A multi-bar plot made using Plotly Express (© 2019 Anvil)

你可能會嘗試通過將 x 值轉換為字符串來使 Plotly Express 將其視為字符串，這樣它就會以均勻的間隔和詞法順序來繪制。不幸的是，它們的間隔還是很大，像在 graph_objects中那樣設置 xaxis_tickvals 也不行。

與 Seaborn 中的類似示例不同，在這種情況下，抽象似乎沒有提供足夠的應急方案來提供你想要的東西，但是也許你可以編寫自己的 API？

構建自己的 Plotly API

對 Plotly 的操作方式不滿意？那就構建自己的 Plotly API！

Plotly 的核心是一個 JavaScript 庫，它使用 D3 和 stack.gl 進行繪圖。JavaScript 庫的接口使用指定的 JSON 結構來繪圖。因此，你只需要輸出 JavaScript 庫喜歡使用的 JSON 結構就好了。

Anvil 這樣做是為了創建一個完全在瀏覽器中工作的 Python Plotly API。

Plotly uses a JavaScript library to create plots, driven by libraries in other languages via JSON (© 2019 Anvil)

在 Anvil 版本中，你可以同時使用圖對象 API 和上面介紹的 Python 數據結構方法。運行完全相同的命令，將數據和布局分配給 Anvil 應用程序中的 Plot 組件。

這是用 Anvil 的客戶端 Python API 繪制的多列柱狀圖：

# 導入 Anvil 庫
from ._anvil_designer import EntrypointTemplate
from anvil import *
import anvil.server
 
# 導入客戶端 Plotly
import plotly.graph_objs as go
 
# 這是一個 Anvil 表單
class Entrypoint(EntrypointTemplate):
  def __init__(self, **properties):
    # Set Form properties and Data Bindings.
    self.init_components(**properties)
 
    # 從服務器獲取數據
    data = anvil.server.call('get_election_data')
   
    # 獲取一個方便的 x 值列表
    years = data['year']
    x = list(range(len(years)))
 
    # 定義繪圖
    bar_plots = [
      go.Bar(x=x, y=data['conservative'], name='Conservative', marker=go.Marker(color='#0343df')),
      go.Bar(x=x, y=data['labour'], name='Labour', marker=go.Marker(color='#e50000')),
      go.Bar(x=x, y=data['liberal'], name='Liberal', marker=go.Marker(color='#ffff14')),
      go.Bar(x=x, y=data['others'], name='Others', marker=go.Marker(color='#929591')),
    ]
    # 規定布局
    layout = {
      'title': 'Election results',
      'yaxis': {'title': 'Seats'},
      'xaxis': {
        'tickmode': 'array',
        'tickvals': list(range(27)),
        'ticktext': data['year'],
      },
    }
 
    # 生成多列柱狀圖
    self.plot_1.data = bar_plots
    self.plot_1.layout = layout

繪圖邏輯與上面相同，但是它完全在 Web 瀏覽器中運行，繪圖是由用戶計算機上的 Plotly JavaScript 庫完成的！與本系列的所有其它 Python 繪圖庫相比，這是一個很大的優勢。因為其它 Python 庫都需要在服務器上運行。

這是在 Anvil 應用中運行的交互式 Plotly 圖：

The election plot on the web using Anvil's client-side-Python Plotly library (© 2019 Anvil)

你可以復制此示例作為一個 Anvil 應用程序（注意：Anvil 需要注冊才能使用）。

在前端運行 Plotly 還有另一個優勢：它為自定義交互行為提供了更多選項。

在 Plotly 中自定義交互

Plotly 繪圖不僅是動態的，你可以自定義它們的互動行為。例如，你可以在每個柱狀圖中使用 hovertemplate 自定義工具提示的格式：

    go.Bar(
      x=x,
      y=df['others'],
      name='others',
      marker=go.bar.Marker(color='#929591'),
      hovertemplate='Seats: <b>%{y}</b>',
    ),

當你把這個應用到每個柱狀圖時，你會看到以下結果：

A multi-bar plot with custom tool-tips (© 2019 Anvil)

這很有用，當你想要在某些事件發生時執行任何你想要的代碼就更好了（例如，當用戶將鼠標懸停在欄上，你想要顯示一個相關選舉的信息框）。在 Anvil 的 Plotly 庫中，你可以將事件處理程序綁定到諸如懸停之類的事件，這使得復雜的交互成為可能。

A multi-bar plot with a hover event handler (© 2019 Anvil)

你可以通過將方法綁定到繪圖的懸停事件來實現：

  def plot_1_hover(self, points, **event_args):
    """This method is called when a data point is hovered."""
    i = points[0]['point_number']
    self.label_year.text = self.data['year'][i]
    self.label_con.text = self.data['conservative'][i]
    self.label_lab.text = self.data['labour'][i]
    self.label_lib.text = self.data['liberal'][i]
    self.label_oth.text = self.data['others'][i]
    url = f"https://en.wikipedia.org/wiki/{self.data['year'][i]}_United_Kingdom_general_election"
    self.link_more_info.text = url
    self.link_more_info.url = url

這是一種相當極端的交互性，從開發人員的角度來看，也是一種極端的可定制性。這都要歸功于 Plotly 的架構 —— 它有一個簡潔的接口，明確的設計是為了讓你建立自己的API。如果到處都能看到這種偉大的設計，那將會很有幫助！

使用 Bokeh 進行自定義交互

現在你已經了解了 Plotly 如何使用 JavaScript 來創建動態圖，并且可以使用 Anvil 的客戶端編寫 Python 代碼在瀏覽器中實時編輯它們。

Bokeh 是另一個 Python 繪圖庫，它可以輸出可嵌入 Web 應用程序的 HTML 文檔，并獲得與 Plotly 提供的功能類似的動態功能（如果你想知道如何發音，那就是 “BOE-kay”）。