¿Cómo hacer un diagrama de dispersión básico usando Python-Plotly?

Plotly es una biblioteca gráfica para crear gráficos y cuadros interactivos de alta calidad. Es una biblioteca de código abierto utilizada para la visualización de datos. Esta biblioteca se puede utilizar con tres lenguajes de programación, a saber, Python, R y Javascript. Usar Plotly es muy fácil y puedes hacer cualquier tipo de gráfico usando esta biblioteca. Puede generar gráficos estadísticos, gráficos financieros, gráficos científicos, mapas, gráficos 3D, subparcelas, etc.

Pero hay muchas otras bibliotecas como seaborn, matplotlib, bokeh disponibles para la visualización de datos. Entonces, ¿por qué elegir Plotly?

Ventajas de Plotly

• Proporciona gran cantidad de funciones para visualizar cualquier tipo de datos.
• Es muy simple, fácil de usar pero flexible.
• Le permite incrustar sus gráficos interactivos en su proyecto usando HTML.
• Compatible con varios lenguajes de programación como ruby, python, javascript, matlab, etc.
• Plotly también tiene Plotly Chart Studio, donde puede editar directamente sus gráficos sin escribir una sola línea de código.

¿Cómo hacer un diagrama de dispersión básico usando Plotly y Python?

Empecemos por hacer un gráfico muy básico conocido como Scatterplot. El diagrama de dispersión ayuda a encontrar la relación entre dos variables. Nos dice si las dos variables están relacionadas positivamente, negativamente o no están relacionadas en absoluto.

Ejemplo:

import plotly.offline as pyo
import plotly.graph_objs as go
import numpy as np
  
  
# creating random data through randomint
# function of numpy.random
np.random.seed(42)
  
random_x= np.random.randint(1,101,100)
random_y= np.random.randint(1,101,100)
  
# create variable data which holds the data
data=[go.Scatter(x=random_x,
                 y=random_y,
                 mode='markers',
                 marker= dict(size= 12,
                               color= 'rgb(51,204,153)',
                               symbol= 'pentagon',
                               line= {'width':2}
                               ) )]
  
# create layout of scatter plot
layout=go.Layout(title='Random Scatter Plot',
                 xaxis= {'title':'X-AXIS'}  ,
                 yaxis= dict(title='Y-AXIS'),
                 hovermode= 'closest' )
  
# create figure variable to pass the
# data and Layout
fig= go.Figure(data=data , layout=layout)
  
# call plot function using plotly offline
pyo.plot(fig, filename='scatterplot-1.html')

Producción :-

Nota: La última línea de código generará un archivo llamado scatterplot-1.html . A continuación, abra este archivo en su navegador web. Verá la misma salida allí.