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PYTHON 說明

適用於資料科學的 Plotly Python 教學

Curtis Chau
Curtis Chau
更新:

將 Plotly（一個功能強大的 Python 包，用於建立互動式且視覺效果吸引人的圖表）與 IronPDF 集成，可以提供一個全面的解決方案，用於產生動態且引人注目的 PDF 報告或文件。 Plotly 非常適合建立互動式圖表，而 IronPDF 可用於在 .NET 應用程式中處理 PDF 檔案。

Plotly 和 IronPDF 可以結合起來建立 PDF 文檔，輕鬆將 Plotly 視覺化內容與其他內容一起包含。 這種整合簡化了建立詳盡的報告、簡報和其他需要資料視覺化的文件的過程。

Plotly Python（開發者使用指南）：圖 1

本文將介紹如何將 Plotly 強大的繪圖功能與 IronPDF 結合使用，創建具有動態和引人入勝的視覺化效果的專業級 PDF 文件。 我們將介紹如何將 Plotly 圖表匯出為與 PDF 文件相容的靜態格式，以及如何使用 IronPDF 將這些組件組裝成外觀專業且實用的 PDF 報告。

我們還將討論實現 Plotly 和 IronPDF 之間順利整合的潛在障礙和建議做法，以確保最終產品符合可用性和品質的必要標準。

什麼是 Plotly Python？

Plotly 是一款靈活且強大的軟體包，專為與 Python 配合使用而設計，用於創建引人入勝的互動式視覺化效果。 Plotly 的用戶友好介面和廣泛的繪圖功能使用戶能夠使用條形圖、折線圖、散點圖、餅圖和任何其他類型的圖表，將非結構化數據轉化為引人入勝的故事、分析和簡報。

它具有眾多功能，其中包括支援建立箱線圖，箱線圖可用於顯示不同類別的資料分佈。 箱線圖以圖形方式概括資料變異情況，顯示中位數、四分位數和潛在異常值。

此外，Plotly 還支援創建氣泡圖，透過改變氣泡的大小來表示另一個變量，從而為資料視覺化增加第三個維度。 這對於突出數據中的相關性和趨勢尤其有用。

Plotly 還包含在各種類型的圖表中添加誤差線的功能，有助於視覺化資料的不確定性或變異性。 透過加入誤差線，使用者可以更全面、更準確地表示資料的可靠性和精確度。

互動式視覺化

Plotly 所建立的動態圖表可在網頁瀏覽器中立即進行操作和瀏覽。 Plotly 的虛線元素可以在折線圖視圖中切換顯示和隱藏，使用者可以平移和縮放資料點以獲取更多資訊。

豐富的圖表類型

Plotly 支援多種圖表類型，例如散佈圖、長條圖、折線圖、圓餅圖、直方圖、熱圖、等高線圖、3D 圖表等等。

客製化

使用者可以對圖表的外觀和行為進行精細控制。 Plotly 圖表的註釋、顏色標度、圖例、標題、座標軸標籤和其他設計選項均可自訂。

出口選項

Plotly 使用者可以將圖表匯出為多種格式，例如 PDF 文件、互動式 HTML 檔案和靜態圖片（PNG、JPEG 和 SVG）。

一體化

Plotly 可以輕鬆地與各種 Python 框架和模組結合使用，例如 Dash（用於建立基於 Web 的儀表板應用程式和儀表板）、NumPy（用於數值計算）和 Pandas（用於資料操作）。

建立和配置 Plotly

讓我們逐一了解建立和設定 Plotly 圖表的過程。

安裝 Plotly

如果尚未安裝 Plotly，可以使用pip進行安裝。

pip install plotly
pip install plotly
SHELL

導入 Plotly 並準備數據

從 Plotly 導入所需模組後，準備好資料。

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

創建追蹤

建立一個追蹤對象，用於表示資料並視覺化所需的圖形。 我們在這裡畫一個簡單的折線圖：

# 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

建立佈局

透過建立佈局對象，您可以改變圖表的排列方式。 這包括諸如坐標軸標籤和標題之類的設定：

# 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

創建圖形

將佈局和描邊整合起來，建立一個圖形物件：

# 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，要顯示圖表，請使用show方法：

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

本教學完成了建立和設定 Plotly 圖表的逐步安裝過程。 對於更複雜的設定和功能，您可以更詳細地閱讀 Plotly 的說明。

開始

什麼是 IronPDF？

IronPDF for Python 是一個功能強大的函式庫，用於建立、編輯和轉換 PDF 檔案。 它允許程式設計師處理現有的 PDF 文件，將 HTML 轉換為 PDF，並透過程式設計執行其他與 PDF 相關的操作。

IronPDF 是一個有用的解決方案，適用於需要動態生成和處理 PDF 的應用程序，它提供了一種靈活且用戶友好的方式來產生高品質的 PDF 文件。

Plotly Python（開發者使用指南）：圖 2

特點

將 HTML 轉換為 PDF

IronPDF 可用於將 HTML 內容轉換為 PDF 文件。 這使得利用現代 HTML5、CSS3 和 JavaScript 從網頁內容創建美觀的 PDF 出版物成為可能。

PDF建立與編輯

透過程式產生的新 PDF 文件可以新增文字、圖片、表格和其他內容。 您可以使用 IronPDF 開啟和編輯已有的 PDF 文件。 您可以變更或新增 PDF 的內容，也可以刪除特定部分。

進階樣式和佈局

若要設定 PDF 內容的樣式，請使用 CSS。 支援複雜的佈局、字體、顏色和其他設計元件是其中的一部分。 渲染可用於 JavaScript 的 HTML 內容，以便在 PDF 中建立動態內容。

安裝 IronPDF

IronPDF 可以透過pip安裝。 請使用以下命令進行安裝：

pip install ironpdf
pip install ironpdf
SHELL

產生 Plotly 報告並將其轉換為 PDF 文件

為了視覺化數據，將 Python Plotly 圖表與 IronPDF 結合，產生 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]))
# 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

要繪製折線圖，我們使用 Plotly 中的go.Scatter 。 我們可以使用go.Layout來改變圖表的佈局。 最後，我們使用go.Figure將繪製的佈局和描摹組裝成圖形。

我們可以將 Plotly 中的圖表匯出為 HTML 格式的靜態檔案。 在這種情況下，圖表將會匯出為名為demo.html的 HTML 檔案。

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

Plotly Python（開發者使用指南）：圖 3

您可以按照以下說明在 Python 中建立 Plotly 圖表，將其匯出為圖像，然後將其與 IronPDF 集成，以產生 PDF 文件作為輸出。 根據您的使用場景和環境，對程式碼進行必要的修改。

結論

總之，Plotly 和 IronPDF for Python 的結合為產生動態、美觀的 PDF 文件提供了一個強大的選擇，並增強了互動式資料視覺化效果。 Plotly 的靈活繪圖功能可以產生資訊豐富的圖表，而 IronPDF 可以更輕鬆地建立適合專業環境的 PDF 文件。

使用者可以將 Plotly 的互動式圖表與 IronPDF 的 PDF 產生功能結合，輕鬆地將數據驅動的見解融入他們的報告、簡報和論文中。 使用者可以透過結合 Plotly 和 IronPDF，以視覺吸引力的方式有效地傳達數據，無論是顯示數值數據的趨勢、比較訊息，還是說明複雜的關係。

透過將 IronPDF 和其他 Iron Software 產品整合到您的開發堆疊中，您可以確保您的客戶和最終用戶獲得功能豐富的高階軟體解決方案。 這也有助於優化您的專案和流程。 現代軟體開發專案可以信賴 IronPDF 的定價，起價為$799 ，而 Iron Software 是一個可靠的合作夥伴，因為它擁有全面的文件、活躍的社群和持續的改進。

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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