一、引言

??數據可視化是機器學習流程中不可或缺的一部分。通過圖形和圖表展示數據，我們可以更直觀地理解數據的分布、趨勢和關聯，從而更有效地進行數據分析、特征工程和模型評估。Plotly是一個功能強大且靈活的數據可視化庫，它提供了豐富的圖表類型和交互功能，使得數據可視化過程更加便捷和高效。本文將詳細介紹Plotly的基礎知識、圖表類型、高級功能以及在機器學習中的應用，并通過示例展示其使用方法。

二、Plotly基礎

Plotly簡介

??Plotly是一個基于Web的數據可視化庫，它支持多種編程語言，包括Python、R、JavaScript等。Plotly具有強大的圖表定制能力、豐富的圖表類型和交互功能，廣泛應用于數據分析、科學研究和機器學習等領域。Plotly的歷史可以追溯到2012年，由克里斯·帕特爾（Chris Plotly）等人創建。經過多年的發展，Plotly已經成為數據可視化領域的佼佼者之一。

安裝與設置

??要在Python中使用Plotly，你需要首先安裝相應的庫。你可以使用pip命令來安裝Plotly，如下所示：

pip install plotly

??此外，為了能夠在本地環境中查看Plotly生成的圖表，你還需要安裝plotly.offline模塊。你可以通過以下命令來安裝它：

pip install plotly[offline]

??安裝完成后，你就可以在Python代碼中導入Plotly庫并開始使用它了。

基本用法

??Plotly的基本用法非常簡單。下面是一個使用Plotly繪制簡單折線圖的示例：

import plotly.graph_objects as go# 創建數據
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]# 創建折線圖
fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y))# 設置圖表標題和軸標簽
fig.update_layout(title='簡單折線圖', xaxis_title='X軸', yaxis_title='Y軸')# 離線顯示圖表
import plotly.offline as pyo
pyo.plot(fig)

??在這個示例中，我們首先導入了plotly.graph_objects模塊，并創建了一個包含X軸和Y軸數據的折線圖。然后，我們使用update_layout方法設置了圖表的標題和軸標簽。最后，我們使用plotly.offline模塊的plot函數將圖表離線顯示在本地瀏覽器中，需要指出的是plotly.graph_objects模塊提供了豐富的繪圖函數，plotly.express模塊也提供豐富的繪圖函數，下面的介紹將兩個模塊配合使用。

??通過修改數據和配置選項，你可以輕松地創建出各種不同類型的圖表，如散點圖、柱狀圖、餅圖等。接下來，我們將詳細介紹Plotly支持的圖表類型及其用法。

三、Plotly圖表類型詳解

1. 折線圖（Line Charts）

??折線圖通常用于展示時間序列數據或連續數據的變化趨勢。Plotly可以輕松繪制多系列折線圖，以比較不同數據集的動態。

import plotly.graph_objects as go# 創建數據
x = ['2021-01', '2021-02', '2021-03', '2021-04', '2021-05']
y1 = [10, 15, 13, 17, 20]
y2 = [12, 13, 10, 16, 18]# 創建折線圖
fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Scatter(x=x, y=y1, mode='lines', name='Series 1'))
fig.add_trace(go.Scatter(x=x, y=y2, mode='lines', name='Series 2'))# 設置圖表標題和軸標簽
fig.update_layout(title='時間序列折線圖', xaxis_title='Month', yaxis_title='Value')# 顯示圖表
fig.show()

2. 散點圖（Scatter Plots）

??散點圖用于展示兩個變量之間的關系。在Plotly中，你可以添加顏色、大小等屬性來增強圖表的可讀性。

import plotly.graph_objects as go# 創建數據
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
sizes = [10, 20, 30, 40, 50]
colors = ['red', 'orange', 'green', 'blue', 'purple']# 創建散點圖
fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y,mode='markers',marker=dict(size=sizes,color=colors,opacity=0.8)
))# 設置圖表標題和軸標簽
fig.update_layout(title='散點圖', xaxis_title='X軸', yaxis_title='Y軸')# 顯示圖表
fig.show()

??下面我們可以使用plotly.express模塊來繪制氣泡圖；

import plotly.express as px
df = px.data.gapminder()fig = px.scatter(df.query("year==2007"), x="gdpPercap", y="lifeExp",size="pop", color="continent",hover_name="country", log_x=True, size_max=60)
fig.show()

3. 柱狀圖（Bar Charts）

??柱狀圖用于展示分類數據的數量或比例。Plotly支持分組柱狀圖和堆疊柱狀圖等多種類型。

import plotly.graph_objects as go# 創建數據
x = ['Category 1', 'Category 2', 'Category 3']
y1 = [10, 15, 12]
y2 = [8, 12, 16]# 創建分組柱狀圖
fig = go.Figure(data=[go.Bar(name='Series 1', x=x, y=y1),go.Bar(name='Series 2', x=x, y=y2)
])# 設置圖表標題和軸標簽
fig.update_layout(barmode='group', title='分組柱狀圖', xaxis_title='Category', yaxis_title='Value')# 顯示圖表
fig.show()

4. 餅圖（Pie Charts）

??餅圖用于展示分類數據的比例關系。在Plotly中，你可以輕松地繪制出各種顏色的扇形來代表不同分類。

import plotly.graph_objects as go# 創建數據
labels = ['Category 1', 'Category 2', 'Category 3']
values = [15, 30, 55]# 創建餅圖
fig = go.Figure(data=[go.Pie(labels=labels, values=values)])# 設置圖表標題
fig.update_layout(title='餅圖')# 顯示圖表
fig.show()

5. 箱線圖（Box Plots）

??箱線圖是一種展示數據分布和異常值的圖表類型。在Plotly中，你可以通過箱線圖快速了解數據的四分位數、中位數和異常值。

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.box(df, y="total_bill")
fig.show()

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.box(df, x="time", y="total_bill")
fig.show()

6. 熱力圖（Heatmaps）

??熱力圖用于展示二維數據矩陣中的數值分布。顏色深淺表示數值的大小，非常適合用于展示表格數據或矩陣數據。

import plotly.graph_objects as go
import numpy as np# 創建數據
z = np.random.rand(10, 10)# 創建熱力圖
fig = go.Figure(data=go.Heatmap(z=z))# 設置圖表標題和軸標簽
fig.update_layout(title='熱力圖', xaxis_title='X Axis', yaxis_title='Y Axis')# 顯示圖表
fig.show()

7.直方圖

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.histogram(df, x="total_bill", nbins=20)
fig.show()

8. 三維圖表（3D Charts）

??Plotly還支持繪制三維圖表，如三維散點圖、三維曲面圖等，用于展示三維空間中的數據。

import plotly.graph_objects as go
import numpy as np
np.random.seed(1)N = 70fig = go.Figure(data=[go.Mesh3d(x=(70*np.random.randn(N)),y=(55*np.random.randn(N)),z=(40*np.random.randn(N)),opacity=0.5,color='rgba(244,22,100,0.6)')])fig.update_layout(scene = dict(xaxis = dict(nticks=4, range=[-100,100],),yaxis = dict(nticks=4, range=[-50,100],),zaxis = dict(nticks=4, range=[-100,100],),),width=700,margin=dict(r=20, l=10, b=10, t=10))fig.show()

9. 地圖可視化

??Plotly支持地理數據的可視化，包括繪制散點圖、熱力圖等在地圖上。你可以使用內置的地圖投影和坐標系統，或者上傳自定義的GeoJSON文件。

import plotly.express as px
df = px.data.gapminder().query("year==2007")
fig = px.scatter_geo(df, locations="iso_alpha", color="continent",hover_name="country", size="pop",projection="natural earth")
fig.show()

10. 子圖（Subplots）

??Plotly支持在一個圖表中繪制多個子圖，這對于比較不同數據集或展示多個維度的數據非常有用。

import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplotsimport pandas as pd# read in volcano database data
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/volcano_db.csv",encoding="iso-8859-1",
)# frequency of Country
freq = df
freq = freq.Country.value_counts().reset_index().rename(columns={"index": "x"})# read in 3d volcano surface data
df_v = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/volcano.csv")# Initialize figure with subplots
fig = make_subplots(rows=2, cols=2,column_widths=[0.6, 0.4],row_heights=[0.4, 0.6],specs=[[{"type": "scattergeo", "rowspan": 2}, {"type": "bar"}],[            None                    , {"type": "surface"}]])# Add scattergeo globe map of volcano locations
fig.add_trace(go.Scattergeo(lat=df["Latitude"],lon=df["Longitude"],mode="markers",hoverinfo="text",showlegend=False,marker=dict(color="crimson", size=4, opacity=0.8)),row=1, col=1
)# Add locations bar chart
fig.add_trace(go.Bar(x=freq["x"][0:10],y=freq["Country"][0:10], marker=dict(color="crimson"), showlegend=False),row=1, col=2
)# Add 3d surface of volcano
fig.add_trace(go.Surface(z=df_v.values.tolist(), showscale=False),row=2, col=2
)# Update geo subplot properties
fig.update_geos(projection_type="orthographic",landcolor="white",oceancolor="MidnightBlue",showocean=True,lakecolor="LightBlue"
)# Rotate x-axis labels
fig.update_xaxes(tickangle=45)# Set theme, margin, and annotation in layout
fig.update_layout(template="plotly_dark",margin=dict(r=10, t=25, b=40, l=60),annotations=[dict(text="Source: NOAA",showarrow=False,xref="paper",yref="paper",x=0,y=0)]
)fig.show()

四、Plotly在機器學習中的應用

1. 數據探索

??數據探索是機器學習項目中的關鍵步驟，通過可視化技術可以幫助我們更好地理解數據。Plotly可以輕松地創建各種圖表來展示數據的分布、趨勢和相關性。

示例代碼：使用Plotly繪制散點圖和直方圖進行數據探索

import plotly.graph_objects as go
import numpy as np
import pandas as pd# 假設我們有一個DataFrame，包含兩個特征'feature1'和'feature2'
# 這里我們使用隨機數據作為示例
np.random.seed(0)
data = pd.DataFrame({'feature1': np.random.randn(1000),'feature2': np.random.randn(1000) + 2
})# 使用散點圖查看特征之間的關系
fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=data['feature1'],y=data['feature2'],mode='markers',marker=dict(color=data['feature2'],  # 設置顏色以區分不同數值colorscale='Viridis',    # 使用Viridis顏色比例尺showscale=True)
))# 添加標題和軸標簽
fig.update_layout(title='Data Exploration: Scatter plot of feature1 and feature2',xaxis_title='Feature 1',yaxis_title='Feature 2'
)# 顯示圖表
fig.show()# 使用直方圖查看特征的分布
fig = go.Figure([go.Histogram(x=data['feature1']), go.Histogram(x=data['feature2'])])# 自定義直方圖的布局
fig.update_layout(barmode='overlay',title='Data Exploration: Histogram of features',xaxis_title='Value',yaxis_title='Count'
)# 顯示圖表
fig.show()

2. 模型評估

??模型評估是機器學習項目中的重要環節，Plotly可以幫助我們繪制評估圖表，如混淆矩陣、ROC曲線等，以直觀地展示模型的性能。

示例代碼：使用Plotly繪制混淆矩陣

import plotly.express as px
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from sklearn.datasets import make_classificationX, y = make_classification(n_samples=500, random_state=0)model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)
y_score = model.predict_proba(X)[:, 1]
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y, y_score)# The histogram of scores compared to true labels
fig_hist = px.histogram(x=y_score, color=y, nbins=50,labels=dict(color='True Labels', x='Score')
)fig_hist.show()# Evaluating model performance at various thresholds
df = pd.DataFrame({'False Positive Rate': fpr,'True Positive Rate': tpr
}, index=thresholds)
df.index.name = "Thresholds"
df.columns.name = "Rate"fig_thresh = px.line(df, title='TPR and FPR at every threshold',width=700, height=500
)fig_thresh.update_yaxes(scaleanchor="x", scaleratio=1)
fig_thresh.update_xaxes(range=[0, 1], constrain='domain')
fig_thresh.show()

??注意：對于更復雜的評估圖表（如ROC曲線），可能需要使用sklearn.metrics中的函數來生成數據，并使用Plotly的曲線圖（go.Scatter）或其他適合的圖表類型進行繪制。

import plotly.express as px
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from sklearn.datasets import make_classificationX, y = make_classification(n_samples=500, random_state=0)model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)
y_score = model.predict_proba(X)[:, 1]fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y, y_score)fig = px.area(x=fpr, y=tpr,title=f'ROC Curve (AUC={auc(fpr, tpr):.4f})',labels=dict(x='False Positive Rate', y='True Positive Rate'),width=700, height=500
)
fig.add_shape(type='line', line=dict(dash='dash'),x0=0, x1=1, y0=0, y1=1
)fig.update_yaxes(scaleanchor="x", scaleratio=1)
fig.update_xaxes(constrain='domain')
fig.show()

3. 特征工程

??特征工程是機器學習項目中的另一個關鍵步驟，Plotly可以用于可視化特征之間的關系，以指導特征選擇和轉換。

示例代碼：使用Plotly繪制特征之間的相關性矩陣

import seaborn as sns
import plotly.express as px
import pandas as pd# 假設我們有一個包含多個特征的DataFrame
# 這里我們使用seaborn的內置數據集作為示例
data = sns.load_dataset('iris')# 使用Plotly Express繪制相關性矩陣熱力圖
fig = px.imshow(data.corr(), color_continuous_scale='Viridis')# 添加標題和軸標簽
fig.update_layout(title='Feature Correlation Matrix',xaxis_title='Features',yaxis_title='Features'
)# 顯示圖表
fig.show()

??在這個例子中，我們使用了Plotly Express（Plotly的一個高級接口），它簡化了數據可視化的流程。通過相關性矩陣熱力圖，我們可以快速識別出哪些特征之間存在高度相關性，從而指導特征選擇和轉換。

五、總結與展望

總結

??Plotly作為一款功能強大的數據可視化庫，在機器學習項目中發揮著重要作用。它支持多種編程語言，包括Python、R和JavaScript，提供了豐富的圖表類型和高度可定制化的選項，使得數據探索和模型評估變得更加直觀和高效。

??在數據探索階段，Plotly可以幫助我們快速生成各種圖表，如散點圖、直方圖、箱線圖等，以展示數據的分布、趨勢和相關性。這些圖表有助于我們更好地理解數據，發現數據中的模式和異常值，為后續的特征工程和模型訓練提供有價值的指導。

??在模型評估階段，Plotly可以用于繪制混淆矩陣、ROC曲線等評估圖表，以直觀地展示模型的性能。這些圖表有助于我們評估模型的分類效果和泛化能力，從而調整模型參數或選擇更合適的模型。

??在特征工程階段，Plotly可以用于可視化特征之間的關系，如相關性矩陣熱力圖等。這些圖表有助于我們識別出高度相關的特征，從而指導特征選擇和轉換，提高模型的預測性能。

展望

??隨著數據科學和機器學習的不斷發展，數據可視化將變得越來越重要。Plotly作為一款功能強大的數據可視化庫，未來將繼續發展并改進其功能，以滿足不斷增長的需求。

??首先，Plotly可以進一步加強對交互式圖表的支持，使得用戶能夠更直觀地探索和分析數據。例如，通過添加更多交互式元素和動畫效果，用戶可以更深入地了解數據的細節和模式。

??其次，Plotly可以進一步擴展其圖表類型和定制化選項，以滿足更多領域和場景的需求。例如，可以添加更多適用于金融、醫療等領域的專業圖表類型，并提供更多可定制的樣式和主題選項。

??最后，Plotly可以加強與其他數據科學和機器學習庫的集成，提供更加便捷的數據處理和可視化解決方案。例如，可以與Pandas、NumPy等數據處理庫進行無縫集成，使得數據預處理和可視化分析更加高效和簡單。

六、附錄

參考資料和鏈接

• Plotly官方文檔：https://plotly.com/python/
• Plotly Express教程：https://plotly.com/python/plotly-express/
• Seaborn數據集：https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.load_dataset.html

建議進一步學習的資源和書籍

• 《Python數據可視化：使用Matplotlib、Pandas、Seaborn和Plotly》：這本書詳細介紹了Python中常用的數據可視化庫，包括Plotly的使用方法和技巧。
• 《數據科學實戰》：這本書涵蓋了數據科學領域的各個方面，包括數據探索、特征工程、模型訓練和評估等，并提供了豐富的實戰案例和代碼實現。
• Plotly官方教程和社區論壇：Plotly官方提供了豐富的教程和示例代碼，同時還有一個活躍的社區論壇，用戶可以在其中提問和分享經驗。