本人在學(xué)習(xí)使用Python和plotly處理數(shù)據(jù)時，經(jīng)過兩個小時艱難試錯，終于完成了散點圖和折線圖的實例。在使用過程中遇到一個大坑，因為官方給出的案例是用在線存儲的，所以需要安裝jupyter（也就是ipython）才能使用notebook來處理生成的文件，一開始我沒太懂iplot和plot之間的差異，導(dǎo)致浪費了很多時間。

站在用戶的角度思考問題，與客戶深入溝通，找到夏邑網(wǎng)站設(shè)計與夏邑網(wǎng)站推廣的解決方案，憑借多年的經(jīng)驗，讓設(shè)計與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合，創(chuàng)造個性化、用戶體驗好的作品，建站類型包括：成都網(wǎng)站設(shè)計、網(wǎng)站制作、企業(yè)官網(wǎng)、英文網(wǎng)站、手機端網(wǎng)站、網(wǎng)站推廣、域名注冊、虛擬空間、企業(yè)郵箱。業(yè)務(wù)覆蓋夏邑地區(qū)。

重要提示：最新的jupyter不支持Python3.2及以下版本。

最后我只能繼續(xù)采用本地文件的形式來解決這個問題了。下面放出我的測試代碼，被注釋掉的是官方給出的代碼以及離線存儲的代碼。應(yīng)該是最新版的Python的方案。

#!/usr/bin/python
# coding=utf-8
 
import plotly.plotly
import random
from plotly.graph_objs import *
import plotly.graph_objs as abc # 必須
import numpy as np
 
 
def sayHello():
 N=100
 xx = [];
 for i in range(20):
  xx.append(i)
 y0 = [];
 for i in range(20):
  y0.append(random.randint(0, 10))
 y1 = [];
 for i in range(20):
  y1.append(random.randint(10, 20))
 y2 = [];
 for i in range(20):
  y2.append(random.randint(20, 30))
 #xx = np.linspace(0, 1, N)
 #y0 = np.random.randn(N) + 5
 #y1 = np.random.randn(N)
 #y2 = np.random.randn(N) - 5
 data_1 = abc.Scatter(
  x=xx,
  y=y0,
  name='test1',
  mode='markers'
 )
 date_2 = abc.Scatter(
  x=xx,
  y=y1,
  name='test2',
  mode="lines"
 )
 date_3 = abc.Scatter(
  x=xx,
  y=y2,
  name='test3',
  mode="lines+markers"
 )
 '''
 N = 1000
 random_x = np.random.randn(N)
 random_y = np.random.randn(N)
 # Create a trace
 trace = abc.Scatter(
  x=random_x,
  y=random_y,
  mode='markers'
 )
 data1 = [trace]
 '''
 data1 = Data([data_1, date_2,date_3])
 plotly.offline.plot(data1)
 #plotly.offline.iplot(data1,filename='test01')
 
 
if __name__ == "__main__":
 sayHello()

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當(dāng)前文章：python2.7使用plotly繪制本地散點圖和折線圖-創(chuàng)新互聯(lián)
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