# 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
update_layout(scene=dict(xaxis_title='X', yaxis_title='Y', zaxis_title='Z'), 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...
title='Interactive 3D Scatter Plot') fig.show()通过将鼠标悬停在数据点上，用户
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='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 ...
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....
Volcano Plot View Tutorial Manhattan Plot View Tutorial Clustergram View Tutorial Alignment Chart View Tutorial More Bioinformatics » 3D ChartsMore 3D Charts » 3D Axes View Tutorial 3D Scatter Plots View Tutorial 3D Surface Plots View Tutorial ...
# 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() ...
我们还可以得到3D图(表面和气泡): 你甚至可以制作饼图: 在Plotly Chart Studio中编辑 当你在Notebook中制作这些图时,你会注意到图表右下角有一个小链接,上面写着“Export to plot.ly”。 如果单击该链接,你将会进入到Chat Studio,在那里您可以修改图并进行最终演示。 你可以添加注释,指定颜色,并清理所有不相关...