Optimizar gráficos en Plotly usando Python

Plotly es una biblioteca de Python que se utiliza para diseñar gráficos, especialmente gráficos interactivos. Puede trazar varios gráficos y cuadros como histograma, diagrama de barras, diagrama de caja, diagrama de dispersión y muchos más. Se utiliza principalmente en el análisis de datos, así como en el análisis financiero. plotly es una biblioteca de visualización interactiva.

Racionalizar parcelas en Plotly

En plotly, los gráficos de líneas aerodinámicas se basan en la representación de un campo vectorial 2-D que se explica como campos de velocidad, que consisten en curvas cerradas que son tangentes al campo de velocidad. La racionalización es la técnica más rápida y eficiente para obtener los datos. Los valores de velocidad se interpolan al determinar las líneas de corriente. Las líneas de corriente se inicializan en el límite del dominio xy.

Sintaxis: create_streamline(x, y, u, v, densidad=1, ángulo=0,3490658503988659, escala_flecha=0,09)

Parámetros:

x: lista o array unidimensional, espaciada uniformemente

y: lista o array unidimensional, espaciada uniformemente

u: arreglo bidimensional

v: arreglo bidimensional

densidad: controla la densidad de las líneas de corriente en el gráfico. Esto se multiplica por 30 para escalar de manera similar a otras funciones optimizadas disponibles, como matplotlib. Predeterminado = 1

ángulo: ángulo de punta de flecha. Predeterminado = pi/9

arrow_scale: valor para escalar la longitud de la punta de flecha Predeterminado = .09

Ejemplo:

import plotly.figure_factory as ff
import numpy as np
 
x = np.linspace(-1, 1, 10)
y = np.linspace(-1, 1, 10)
Y, X = np.meshgrid(x, y)
u = 1 - X**2 + Y
v = -1 + X - Y**2
 
# Create streamline figure
fig = ff.create_streamline(x, y, u, v, arrow_scale=.1)
fig.show()

Producción:

Trazado del punto de origen

El punto de origen se puede trazar utilizando el método scatterplot() de la clase graph_objects. En esto, el diagrama de flujo y la posición del marcador en el diagrama de dispersión se modifican de tal manera que parece que todo el flujo se origina en una fuente en particular.

Ejemplo:

import plotly.figure_factory as ff
import plotly.graph_objects as go
import numpy as np
 
x = np.linspace(-1, 2, 50)
y = np.linspace(-1, 1, 50)
Y, X = np.meshgrid(x, y)
u = np.cos(X)*Y
v = np.cos(y)*X
 
# Source for x and y coordinate
# of scatter plot
X, Y = 0, 0
 
# Create streamline figure
fig = ff.create_streamline(x, y, u, v, arrow_scale=.1)
 
fig.add_trace(go.Scatter(x=[X], y=[Y],
                          mode='markers',
                          marker_size=15,
                        ))
 
fig.show()

Producción: