bar(): 柱状图bar_polar(): 极坐标柱状图（玫瑰图）histogram(): 直方图（分布统计）通常使用以下参数：x: x轴数据列名。y: y轴数据列名。color: 根据该列的不同值对柱子进行着色。barmode: 设置柱子的堆叠模式，如 'group', 'stack'。4、面积图 area(): 堆叠面积图参数如下：x: x轴数据列名。y: y轴...
graph_objs_toolsheatmap(package)heatmapgl(package)histogram(package)histogram2d(package)histogram2dcontour(package)layout(package)mesh3d(package)ohlc(package)parcoords(package)pie(package)pointcloud(package)sankey(package)scatter(package)scatter3d(package)scattercarpet(package)scattergeo(package)scattergl(pack...
histogram:直方图 在直方图中,每一行data_frame被组合在一起成为矩形标记,以可视化该值的聚合函数histfunc(例如,计数或总和)的1D分布y(或者x,如果orientation是'h'时); choropleth:等高(值)区域地图 在等值区域图中,每行data_frame由地图上的彩色区域标记表示; 绘制动画散点图 绘画散点图的图表是:scatter,详细代...
marginal_y="rug", marginal_x="histogram" # 在密度图的基础上,指定另外两种图形 ) 第二种是绘制等值线图: px.density_contour( iris, # 传入绘图数据 x="sepal_width", # 指定xy轴 y="sepal_length", color="species", # 颜色设置 marginal_x="rug", # 需要传入边缘图形 marginal_y="histogram" ...
目录 一、Plotly简介 二、准备工作 三、绘制3D坐标系 四、绘制3D曲面图 五、绘制3D散点图 六、绘制3D直方图 七、案例:绘制地球表面图 八、总结 在当今的数据分析和可视化领域,Python已经成为一种不可或缺的工具...
直方图 (Histogram):用于显示数据分布情况。 箱线图 (Box):用于显示数据的五数概括(最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数、最大值)。 热力图 (Contour):用于显示二维数据的等高线。 3D 图 (3D Scatter, 3D Surface, 3D Mesh):用于在三维空间中显示数据。 地图图 (Choropleth, Scattergeo):用于在...
histogram()函数会自动计算数据的频数并生成直方图。您可以滑动鼠标选择不同的区间,查看该区间内的数据数量。 案例五:3D散点图 对于包含三个数值变量的数据,3D散点图可以提供更丰富的视角。 假设我们有以下数据,记录了不同产品的三个属性: 复制 data={'X':[1,2,3,4,5],'Y':[2,5,3,6,4],'Z':[5,...
功能十分强大,不仅可以绘制散点图、折线图、条形图、箱线图、热图和地图等多种2D图形,还可以绘制3D点图、线图等。最重要的是,plotly包还可以通过ggplotly函数将ggplot2图形转换为由plotly.js提供支持的交互式图形,使得熟悉R的使用者可以轻松绘制交互式图形。当然,plotly包将ggplot2...
diag="histogram", colormap="Viridis",# 对角线显示直方图width=800, height=800, ) fig.update_layout(title="鸢尾花特征矩阵图") fig.show() 通过这个图,我们可以分析鸢尾花不同属性之间的关联关系。 散点矩阵图的优点在于能够同时展示多个变量之间的关系,信息量大,并且有助于快速发现变量之间的相关性。
基础图形: scatter, line, area, bar, funnel, timeline部分到整体图表: pie, sunburst, treemap, funnel_area一维分布图: histogram, box, violin, strip二维分布图: density_heatmap, density_contour矩阵的输入图: imshow三维图: scatter_3d, line_3d多维图: scatter_matrix, parallel_coordinates, parallel_...