zw-ps:几年前d老文章了，现在依然有参考价值，特别是对于初学者。
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Plotly 新一代互动型python量化绘图库
zw 2016-12-19 25 ℃ 0条点评
Plotly 新一代互动型python量化绘图库
摘自zw量化培训班-高级班课件
python量化的一个关键，是金融数据可视化，无论是传统的k线图，还是现在的互动策略分析，都需要大量的可视化图表分析。
具体到编程代码，就是各种python绘图模块库。
图1-1，图1-2，是新一代python绘图库plotly的部分图表案例。
Plotly 新一代互动型python量化绘图库
图1-1 plotly部分图表案例
Plotly 新一代互动型python量化绘图库
图1-2 plotly部分图表案例
python常见的绘图模块库有：
matplotlib,是最常用的绘制二维图形的Python模块库，非常强大，也很复杂。它提供了许多 Matlab的绘图函数，可以绘制多种图形：线图，直方图，饼图，散点图以及误差线图等；可以比较方便的定制图形的各种属性比如图线的类型，颜色，粗细，字体的大小 等；它能够很好地支持一部分 TeX 排版命令，可以比较美观地显示图形中的数学公式。
Seaborn，是基于matplotlib的基础，更加简单、强大的python绘图模块库，提供了更加现代的色彩组合与图表形式，并针对数据统计进行了大量的优化。Seaborn图表模块库，使数据看起来更具有吸引力，还可以很简单地创建更复杂的图表，也可以和pandas集成。
ggplot，ggplot基于Leland Wilkinson在图形语法（Grammar of Graphics）理论设计的回头客。ggplot最早在R语言中实现，目前也有python版本。ggplot与seaborn相似，也是基于matplotlib，用于简化matplotlib可视化，并改善可视化效果。与seaborn不同的是，它是R语言ggplot2的移值。因此，一些API对于python不太友好，但它确实非常强大。 使用ggplot绘图的过程就是选择合适的几何对象、图形属性和统计变换来充分暴露数据中所含有的信息的过程。ggplot2采用特殊的图形语法结构，需要一定的时间去入门学习，但是当你掌握了图形语法的时候，你会感受到这其中的优雅。
Bokeh,Bokeh是一个专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化Python库。这是Bokeh与其它可视化库最核心的区别。
Pychart，用于创建高品质封装的PostScript，PDF格式，PNG，或SVG图表Python库。
PLPlot,用于创建科学图表的跨平台软件包。以C类库为核心，支持各种语言绑定(C, C++, Fortran, Java, Python, Perl etc.)。
Vpython,是Visual Python的简写，是由Carnegie Mellon University（卡耐基-梅隆大学）在校学生David Scherer于2000年撰写的一个Python 3D绘图模块。
pygal，可用来创建svg图表，svg文件对于创建交互图表非常有用。可以很容易创建个性化的，视觉体验很好的图表，不过没有基于matploglib的方案那样灵活。
Plotly，新一代互动型py量化绘图库，被网友称为：Plotly是有史以来最牛逼的绘图工具，没有之一。
python绘图模块库，数不胜数，其中称为经典的也有数十家，目前，Plotly作为新一代互动型py量化绘图库，基本上可以说一统天下。
原本plotly是收费的商业软件，幸运的是，2016年6月，plotly绘图模块库提供了免费的社区版本，并新增了python等多种编程语言的接口，以及离线（offline）模式支持，这对于广大中国用户而言，提供了现实的技术支持。
笔者在编著《零起点，python大数据与量化分析–进阶篇时》，特别针对多种python绘图模块库进行了测试，测试结果表明，Plotly绘图模块库，的确无愧是新一代python绘图模块的王者之选，也是各种web平台的优先选择。
以笔者个人的测试感觉而言，Plotly绘图模块，即有matplotlib绘图模块的强大与灵活，也有Seaborn统计绘图的现代配色组合与优雅报表；与传统绘图模块不同，Plotly绘图模块虽然也可直接生成png等图像文件，但默认方式，是与bokeh互动图表模块，以及各种基于web的javascript图表模块库类似 ，生成的是一个内置javascript脚本的htm网页文件，虽然文件体积上比bokeh绘图模块生成的文件略大，但互动性方面，强大的多；至于3D图表方面，虽然笔者没有实际测试，但基于plotly网站的案例，可以看出，比传统python 3D图表模块库，无论在图表种类格式、还是色彩组合方面，都显得更加灵活，也更加强大。
如以下各图（图1-3至图1-5）所示，是plotly绘图模块与各种传统python绘图模块的对比。
Plotly 新一代互动型python量化绘图库
图1-3 matplotlab绘图模块库的k线图
Plotly 新一代互动型python量化绘图库
图1-4 Seaborn绘图模块库的统计图
Plotly 新一代互动型python量化绘图库
图1-5 plotly绘图模块库的k线图
从图1-3至图1-5，大家可以感受到plotly的强大，无论是颜色组合、图表构成，以及互动的数据展示；gif动态截图图的是plotly生成的k线图互动操作录像，生成的其实是一个纯js的htm文件，已经上传的群文件共享，大家可以参考，晚一点，网站会发一个blog
Plotly原本是基于javascript的数据图表分析绘制模块库，在编程的灵活性和图表的丰富性方面，非常强大，优点数不胜数：
plotly本身是一款独立的web版数据可视化工具，界面友好，提供强大的互动性操作。
基于现代的配色组合、图表形式，比matpltloa、R语言的图表，更加现代、绚丽
简单强大的3d图表绘制，支持多种格式
对图形参数的修改十分简单直观，便于初学者使用
有python、R、matlab、jupter、excel等多种版本的接口。
与pandas（潘达思）数据分析软件无缝集成，并提供了专门的
plotly绘图模块库，设计的图表，非常吸引人，而且高度互动。得益于其完善的文档和简单的python API，起步入门也很容易的。
目前，plotly绘图模块库，支持的图表格式有：
基本图表：20种
统计和海运方式图：12种
科学图表：21种
财务图表：2种
地图：8种
3D图表：19种
报告生成：4种
连接数据库：7种
拟合工具：3种
流动图表：4种
随着plotly绘图模块库软件的升级与更新，未来，会增加更多的图表格式。
plotly绘图模块库网络资源
网站：plot.ly
python模块库：plot.ly/pyhton
GitHub项目网址：github.com/plotly/plotly.py
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