AI，量化的plotly简化接口：Plotly Express
zw-ps:2019的老blog，国内第一部《plotly可视化图书》，也是TQ极宽团队出版的。
Plotly 是新一代的数据可视化神器，TopQ量化开源团队，还特意出版了国内首部plotly中文图书，参见：
全网第一部中文专著：plotly可视化数据分析 – 极宽 http://www.topquant.vip/?p=456
Plotly互动型python绘图神器 – 极宽 http://www.topquant.vip/?p=343
plotly虽然功能强大，却一直没有得到广泛应用，大部分py开发人员，还在使用陈旧的matplot，其中最重要的原先，就最与plotly的设置过于繁琐。
为此，plotly推出了其简化接口：Plotly Express，简称：px
px之于plotly，和py可视化数据分析，类似keras于TensroFlow、pyTorch等神经网络平台。
px采用ROR等新一代“约定优先”编程模式，内置了大量实用、现代的绘图模板，用户只需调用简单的api函数，即可生成漂亮的互动画面。
px Plotly.py 的高级封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法。
px与 Plotly 生态系统的其他部分完全兼容：在您的 Dash 应用程序中使用它，使用 Orca 将您的数据导出为几乎任何文件格式，或使用JupyterLab 。
px内置了的图表组合，涵盖了90%常用的绘图需要：
常用图表：
line，线条图，line_polar 极坐标线条图，line_ternary 三元线条图。line_mapbox 地图线条图，line_geo，地理坐标线条图
#
由于网络问题，px的绘图，一般也是采用plotly.offline离线模式。一般会在程序开头，通过一下语句：
pyplt=plotly.offline
以简化代码
px，plotly的离线绘图有两种模式：
plotly.offline.plot()，以离线方式，在当前工作目录（或指定文件名），生成html格式的互动图像文件，或者位图文件，并自动打开。
plotly.offline.iplot()，是在jupyter notebook中专用的方法，即将生成的图形嵌入到ipynb文件中。
通常，我们所以前面一种方式：
plotly.offline.plot()
简化形式为：
pyplt.plot()
plotly.offline.plot()的主要参数有：
figure_or_data：plotly绘图object对象数据。
show_link：bool型，建议为False，用于调整输出的图像是否在右下角带有plotly的标记
link_text：str型输入，用于设置图像右下角的说明文字内容（当show_link=True时），默认为’Export to plot.ly’
image：str型或None，建议为空值，或者：’png’，控制生成图像的下载格式，有’png’、’jpeg’、’svg’、’webp’，默认为None，即不会为生成的图像设置下载方式
filename：str型，默认为’plot’，保存的互动html图像的文件名，文件后缀必须是；’.html’（或者不写），文件名可以带路径。
image_height：int型，控制图像高度的像素值，默认为600
image_width：int型，控制图像宽度的像素值，默认为800
需要说明的s，网络上面的各种案例当中，都存在一个严重的bug，无法输出图形。
这是因为以下两个原因：
1，plot绘图前，没有运行init初始化语句：
pyplt.init_notebook_mode()
2，直接调用px进行绘图，无法生成真正的图形。
必须先设置：px绘图生成的obj图形对象，保存到变量，再导入到plotly的plot绘图函数，才能真正生成图片。
xdr = px.scatter(df,x=’date’,y=’close’,color=’volume’,size=’volume’)
pyplt.plot(xdr,filename=’tmp/x001′,show_link=False,image=’png’)
以下是完整的px案例核心代码。
其中，两张scatter点图当中，通过以下语句：
xdr = px.scatter(df,x=’date’,y=’close’,color=’volume’)
xdr = px.scatter(df,x=’date’,y=’close’,color=’volume’,size=’volume’)
我们使用了类似hotmap热度图的颜色，以及点的size大小，来表示vol成交量的多少。
#
import plotly_express as px
import plotly
#
———————-
pyplt=plotly.offline
plotly.offline.init_notebook_mode()
pyplt.init_notebook_mode()
————————————
#
#
df=pd.read_csv(‘data/002046.csv’) #2018
print(df.tail())
#
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xdr = px.line(df,x=’date’,y=’close’)
#
xdr = px.scatter(df,x=’date’,y=’close’,color=’volume’)
#
xdr = px.scatter(df,x=’date’,y=’close’,color=’volume’,size=’volume’)
#
pyplt.plot(xdr,filename=’tmp/x001′,show_link=False,image=’png’)
————–
print(‘\n @zok’,px.version)
print(‘\n @zok’)
以下为案例的对应截图代码：
分别对应案例当中的：
xdr = px.line(df,x=’date’,y=’close’)
#
xdr = px.scatter(df,x=’date’,y=’close’,color=’volume’)
#
xdr = px.scatter(df,x=’date’,y=’close’,color=’volume’,size=’volume’)
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