你一定会爱上的Python可视化工具：图片交互性行极佳的Plotly

简单介绍

一般大家在学习python机器学习的时候，用的最多的可视化的包就是matplot和seaborn, 这2个可视化的优点在于门槛低，代码容易理解，并且容易上手。

唯一的可能的缺点就是画出来的图不能交互，简单来说就是matplot和seaborn给出的就是一个图片，当将鼠标放到图上的时候，不会显示出图中具体的数字是多少。

而使用plotly之后，可以将图片放大缩小，可以显示与不显示不同类别数据，等等。并且更加方便的是，这个图可以嵌入到html里面，可以直接放到网页上面。我们话不多说，用matplot和plotly来展示相同的数据。

当前使用的数据是股票数据，使用pandas_datareader中的yahoo的API下载一些股票数据，将下载阿里巴巴，苹果，微软，和IBM的每天最高价，并且做出一个图出来。

import pandas_datareader as pdr
import numpy as np
import pandas as pd

Stock_list = ['BABA', 'AAPL', 'MSFT', 'IBM']
Data = [pdr.get_data_yahoo(i)['High'] for i in Stock_list]
Data_month = [i.resample('1m').mean() for i in Data]result_df = pd.concat(Data_month, axis = 1)
result_df.columns = Stock_list

首先我们作出一个matplot的图出来，由于DataFrame自带了plot的功能，我们就可以直接用.plot()的方法输出图片。

result_df.plot()

然后下看我们用plotly给出的效果，代码部分稍后给出。

我们从这个gif中可以明显的看出来plotly的图片有很好的交互（若看不到动图可能是上传的问题），并且如果将该文件下载为html文件后，这种图也会被嵌入在html文件里面，并且也会保持这种交互的功能。

那什么时候我们用matplot还是plotly呢？

个人认为，对于机器学习的结果来说，使用matplot来做模型的结果的检测就足够了，比如说查看是否过拟合，AUCROC图。

而plotly更加适合做报表系统，因为对于报表来说，不仅要展示图的大体信息，比如上图中每个股票的趋势，而且更加的是这个图是否能够体现出更多的细节，从而可以让决策者发现比较重要的信息。那在这种需要下，plotly就是一种比较不错的选择。

在市场上，