使用python繪製視覺化--折線圖

折線圖主要是用來呈現連續性的變化，也就是趨勢，利用線條斜率的改變，讓人短時間內取得長期變化的資訊。

在這基本概念下利用python的Plotly套件來繪製基本款折線圖。

操作步驟

1.選定主題，準備素材

以口腔癌症歷年標準化發生率為例(資料來源為整理衛生署開放資料)，來看不同性別的發生率趨勢。開始執行前，尚未安裝plotly者需要先安裝plotly套件，在Window環境下，開起命令提示字元，輸入pip install plotly，安裝完成後，就可進入繪圖步驟。

2.確認繪圖需要用到的參數:

X軸(x): 年份(西元年)

Y軸(y): 標準化發生率(每十萬人口)

3.繪製堆疊長條圖

操作時每一個分層要各別建構(例如:分別呈現男女的發生率)，再把各分層的圖層結合成一張圖。

import plotly.graph_objs as go
import plotly.offline as py
 
#分層為男性
trace0 = go.Scatter(
   x = df['year'],
   y = df['Male'],
   name = 'Male',
   line = dict(
          color = ('#1B813E'),
          width = 4, #設定線條寬度)
  )
#分層為女性
trace1 = go.Scatter(
   x = df['year'],
   y = df['Female'],
   name = 'Female',
   line = dict(
          color = ('#86C166'),
          width = 4)
  )
 
data = [trace0, trace1]
layout = dict(title = '口腔癌標準化發生率', titlefont=dict(family='Courier New, monospace', size=22, color='#7f7f7f'),
              xaxis = dict(title = '年',titlefont=dict(size=18)),
              yaxis = dict(title = '標準化發生率(每十萬人口)',titlefont=dict(size=18)),
              )
fig = dict(data=data, layout=layout)
py.plot(fig, filename='styled-line')

4.補充說明

有可能會遇到線條需要以需現呈現之情況，這部分也可以做設定，以下以trace0圖層為例

trace0 = go.Scatter(
   x = df['year'],
   y = df['Male'],
   name = 'Male',
   line = dict(
          color = ('#1B813E'),
          width = 4,
          dash = 'dot')
  )