1、 簡單介紹
一般大家在學習python機器學習的時候，用的最多的可視化的包就是matplot和seaborn, 這2個可視化的優點在於門檻低，代碼容易理解，並且容易上手。唯一的可能的缺點就是畫出來的圖不能交互，簡單來說就是matplot和seaborn給出的就是一個圖片，當將滑鼠放到圖上的時候，不會顯示出圖中具體的數字是多少，而使用plotly之後，可以將圖片放大縮小，可以顯示與不顯示不同類別數據，等等。並且更加方便的是，這個圖可以嵌入到html裡面，可以直接放到網頁上面。我們話不多說，用matplot和plotly來展示相同的數據。
當前使用的數據是股票數據，使用pandas_datareader中的yahoo的API下載一些股票數據，將下載阿里巴巴，蘋果，微軟，和IBM的每天最高價，並且做出一個圖出來。
import pandas_datareader as pdrimport numpy as npimport pandas as pd
Stock_list = ['BABA', 'AAPL', 'MSFT', 'IBM']
Data = [pdr.get_data_yahoo(i)['High'] for i in Stock_list]
Data_month = [i.resample('1m').mean() for i in Data]
result_df = pd.concat(Data_month, axis = 1)
result_df.columns = Stock_list
首先我們作出一個matplot的圖出來，由於DataFrame自帶了plot的功能，我們就可以直接用.plot()的方法輸出圖片。
result_df.plot()
然後下看我們用plotly給出的效果，代碼部分稍後給出。
我們從這個gif中可以明顯的看出來plotly的圖片有很好的交互，並且如果將該文件下載為html文件後，這種圖也會被嵌入在html文件裡面，並且也會保持這種交互的功能。
那什麼時候我們用matplot還是plotly呢？個人認為，對於機器學習的結果來說，使用matplot來做模型的結果的檢測就足夠了，比如說查看是否過擬合，AUCROC圖。而plotly更加適合做報表系統，因為對於報表來說，不僅要展示圖的大體信息，比如上圖中每個股票的趨勢，而且更加的是這個圖是否能夠體現出更多的細節，從而可以讓決策者發現比較重要的信息。那在這種需要下，plotly就是一種比較不錯的選擇。
在市場上，還有一種很火的軟體叫echart，那為什麼我們不介紹echart而介紹python plotly呢，那是因為echart是用java來寫的，並且寫法比較複雜，需要重新學習java語言才能畫出類似的這種可交互的圖出來。但是對於plotly來說的話，我們直接可以用python來寫，並且代碼量比java的少很多，我們可以直接將我們熟悉的python list, numpy, pandas放進去就可以畫圖，並且給出的效果和echart的圖一摸一樣。
另外要提一點的是python plotly也是可以用來做動圖的，我們後面會給大家介紹一種用plolty做出來的用於展示Kmeans算法過程的動圖。在這個動圖中我們則可以很容易的來理解Kmeans的迭代過程。
2 、plotly的安裝
安裝plotly和其他的安裝python包的程序一樣，直接在終端打入以下
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple plotly
這裡為了防止下載速度過慢，加上了清華源的地址。下載好了plotly之後，如果需要使用plotly的話則需要有2種模式，一種是線上，一種是線下。如果是線上的話，則需要註冊一個帳號密碼，然後在notebook裡創造的圖將會同步到plotly的個人云盤裡面去。但是這種操作不是很好，因為一般一個人最多線上存20張圖，之後再做圖就會報錯。所以我們這裡直接介紹offline的模式，也就是線下的模式，這種模式沒有限制。
官網在https://plot.ly/python/， 有的時候需要注意，由於某牆的原因，這個網站會加載的非常慢。這個網頁裡詳細的介紹了各種圖的製作，我們這會簡單的介紹一下scatter plot和給出一個3D圖的例子。
注意在當前markdown文檔裡，plotly給出的圖不能交互，在ipynb和html裡面可以
首先需要import下一線離線的關於plotly的包
from plotly import toolsimport plotly.offline as pypy.offline.init_notebook_mode()import plotly.graph_objs as goimport plotly.figure_factory as ffconfig = {'showLink': False}
3、Scatter Plot 點圖
我們就拿剛才我們下載的IBM的股票數據來畫圖。首先我們看下數據是什麼樣的。我們的數據主要由2部分組成，一個是時間，另一個是每個時間所對應的值。
IBM = result_df['IBM']IBM.head()
Date
2015-01-31 156.116669
2015-02-28 160.925264
2015-03-31 161.106818
2015-04-30 166.431430
2015-05-31 173.346001
Freq: M, Name: IBM, dtype: float64
所以對於這種數據來說，如果我們想給它畫出一個圖出來的話，需要一個x軸和y軸。所以這裡的話需要將時間作為x軸，數據作為y軸。
對於plotly來說，我們需要x和y的數據全部放入一個叫Scatter的類裡面去，並且外面需要用list作為容納Scatter的一個容器。
data = [go.Scatter(x = IBM.index, #x軸上放時間數據
y = IBM.values, #y軸上放具體的數據，不建議放series，可以放array mode = 'markers', #畫出來的圖需要是什麼形式的，這裡指定了點 name = 'IBM' #這一類數據的類別 )]
當data創建好之後，則需要開始創建框架Layout，也就是x軸，y軸，標題，模版等信息，框架創建出來後，可以用來存放剛才寫好的data
layout = go.Layout(title = 'plotly graph for stock data', #這裡指出框架的標題 xaxis = {'title' : 'Date'}, #x軸的標題
yaxis = {'title' : 'High'}, #y軸的標題
template = 'plotly_white' #背景模版，這裡是指背景為白色 )
當layout創建好之後，則需要將data和layout放入Figure這個圖裡面即可
fig = go.Figure(data = data, layout = layout)fig.show()
這裡我們看到了我們只是把各種的點給畫出來了，但是我們面對的數據是時間序列數據，數據不是雜亂無序的。那我們則需要更改下data裡的mode值。
data = [go.Scatter(x = IBM.index,
y = IBM.values,
mode = 'lines+markers', #畫出來的圖需要是什麼形式的，這裡指定了點並且將所有的點以線連起來
name = 'IBM' )]
#layout部分不做任何改變
layout = go.Layout(title = 'plotly graph for stock data', #這裡指出框架的標題 xaxis = {'title' : 'Date'}, #x軸的標題
yaxis = {'title' : 'High'}, #y軸的標題
template = 'plotly_white' #背景模版，這裡是指背景為白色 )
fig = go.Figure(data = data, layout = layout)
fig.show()
那這個時候我們的圖就做出來。現在有個問題是我這裡的圖只是展示出了一個股票，多個股票可以嗎？可以的。當前我們在寫data的時候，可以看出它其實是一個list，當前我們的data list裡面只有一個元素，這個元素就是我們用Scatter創建的一個類，裡面記錄的IBM的數據。所以我們可以在這個list裡面放入多個Scatter，記錄不同的股票數據
AAPL = result_df['AAPL']
data = [go.Scatter(x = IBM.index,y = IBM.values,mode = 'lines+markers',name = 'IBM'), go.Scatter(x = AAPL.index,y = AAPL.values,mode = 'lines+markers',name = 'AAPL') ]
layout = go.Layout(title = 'plotly graph for stock data', #這裡指出框架的標題 xaxis = {'title' : 'Date'}, #x軸的標題
yaxis = {'title' : 'High'}, #y軸的標題
template = 'plotly_white' #背景模版，這裡是指背景為白色 )
fig = go.Figure(data = data, layout = layout)
fig.show()
這樣子就可以用來比較了。但是呢我們這裡如果有多個數據需要放入的話，在data裡一行一行的加入股票數據，不方便也不美觀，可以採用列表解析式。列表解析式[i for i in result_df.columns]裡，每個i就是每個股票的名字，用result_df[i]就可以把每個股票都取出來放入一個go.Scatter()裡面，並且name = i，則可以了。並且列表解析給出結果已經是一個list了，所以直接賦值給data進行做圖。
data = [go.Scatter(x = result_df.index,
y = result_df[i].values,
mode='lines+markers',
name=i )
for i in result_df.columns]
layout = go.Layout(title = 'plotly graph for stock data',
xaxis = {'title' : 'Date'},
yaxis = {'title' : 'High'},
template = 'plotly_white' )
fig = go.Figure(data = data, layout = layout)
fig.show()
4、3D-surface圖
這裡我們的圖的代碼不來詳細的介紹，這個在這裡展示出來，給大家看一下plotly做出的3D圖的效果。這裡的例子是參考官網的例子。對於這種3D-surface的圖來說，可以用來很好的展示機器學習中梯度下降的內容。
網址連結: https://plot.ly/python/3d-surface-plots/
plotly這個可視化工具，你可還喜歡？