update_layout(scene=dict(xaxis_title='X', yaxis_title='Y', zaxis_title='Z'), title='3D Surface Plot') fig.show() 以上代码将生成一个展示了函数表面的三维曲面图。 绘制线框图 最后,我们将绘制一个线框图,展示数据的连续性。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 生成线框...
# 创建交互式散点图 fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(x=x_data, y=y_data, z=z_data, mode='markers')]) fig.update_layout(scene=dict(xaxis_title='X', yaxis_title='Y', zaxis_title='Z'), title='Interactive 3D Scatter Plot') fig.show() 通过将鼠标悬停在数据点上,用户可以查看...
fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(x=x_data, y=y_data, z=z_data, mode='markers')]) fig.update_layout(scene=dict(xaxis_title='X', yaxis_title='Y', zaxis_title='Z'), title='Interactive 3D Scatter Plot') fig.show() 通过将鼠标悬停在数据点上,用户可以查看每个数据点的具体数值,...
title='Interactive 3D Scatter Plot') fig.show()通过将鼠标悬停在数据点上，用户
title='3D Scatter Plot') fig.show() 以上代码将生成一个简单的三维散点图,展示了随机生成的数据点在三维空间中的分布情况。 绘制曲面图 接下来,我们将绘制一个曲面图。假设我们有一个函数f(x, y),我们想要可视化它在三维空间中的表面。 # 定义函数 ...
# 创建交互式散点图fig=go.Figure(data=[go.Scatter3d(x=x_data,y=y_data,z=z_data,mode='markers')])fig.update_layout(scene=dict(xaxis_title='X',yaxis_title='Y',zaxis_title='Z'),title='Interactive 3D Scatter Plot')fig.show() ...
fig.update_layout(title='Interactive Line Plot', xaxis=dict(title='X Axis'), yaxis=dict(title='Y Axis')) fig.show() 通过使用plotly.graph_objects模块,你可以创建更加复杂和自定义的图表。 2.3D图表 Plotly也支持3D图表,如3D散点图和3D曲面图。这对于可视化多维数据非常有用。以下是一个3D散点图的...
Plotly支持创建交互式图表、3D图表、动态图表等多种类型。下面是一个使用Plotly创建交互式折线图的示例: import plotly.graph_objects as go # 数据点 x = ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun'] y = [800, 900, 1000, 1200, 1300, 1400, 1500] # 创建交互式图表 fig = go....
Manhattan Plot Clustergram Alignment Chart 3D ChartsMore 3D Charts » 3D Axes 3D Scatter Plots 3D Surface Plots 3D Subplots 3D Camera Controls Subplots Mixed Subplots Map Subplots Table and Chart Subplots Figure Factory Subplots Jupyter Widgets Interaction ...
Using Plotly for Interactive Data Visualization in Python Plotly 是 Python 的一个开源模块,用于数据可视化,支持折线图、散点图、条形图、直方图、面积图等各种图形。在本文中,我们将了解如何绘制带有情节的基本图表以及如何使情节互动。但在开始之前,您可能想知道为什么需要学习 plotly,所以让我们来看看它。