Happy plotting! 绘制3D条形图 除了散点图、曲面图和线框图之外,我们还可以绘制3D条形图,展示数据之间的差异和关系。 # 生成示例数据 categories = ['A', 'B', 'C', 'D'] values = np.random.randint(1, 10, size=(len(categories), len(categories))) x_bar, y_bar = np.meshgrid(np.arange(le...
The plotly Python library is an interactive, open-source plotting library that supports over 40 unique chart types covering a wide range of statistical, financial, geographic, scientific, and 3-dimensional use-cases. 几个关键字是:开源、可交互、支持40余种图表类型,涵盖统计、金融、地理、科学和3D图表。
# 创建3D条形图fig = go.Figure(data=[go.Bar3d(x=x_bar, y=y_bar, z=z_bar, dx=1, dy=...
3.分布图/核密度曲线图 # data for plotting (happiness wold countries) happy = df_happy18[df_happy18['Overall rank'] < 79]['GDP per capita']# assume half the coutries are happy less_happy = df_happy18[df_happy18['Overall rank'] >= 79]['GDP per capita']# the other half are les...
通过以上示例,我们展示了如何使用Python和Plotly来绘制各种类型的三维图形。你可以根据自己的需求进一步定制这些图形,并探索Plotly库中更多丰富的功能。Happy plotting! 绘制3D条形图 除了散点图、曲面图和线框图之外,我们还可以绘制3D条形图,展示数据之间的差异和关系。
Plotly和Matplotlib都支持创建3D图表,可以用于可视化三维数据。 importplotly.graph_objectsasgoimportnumpyasnp# 生成数据x=np.linspace(-5,5,100)y=np.linspace(-5,5,100)x,y=np.meshgrid(x,y)z=np.sin(np.sqrt(x**2+y**2))# 创建3D表面图fig=go.Figure(data=[go.Surface(z=z)])fig.update_layo...
title='3D Wireframe Plot') fig.show() 以上代码将生成一个展示了线框的三维图形。 通过以上示例,我们展示了如何使用Python和Plotly来绘制各种类型的三维图形。你可以根据自己的需求进一步定制这些图形,并探索Plotly库中更多丰富的功能。Happy plotting!
通过以上示例,我们展示了如何使用Python和Plotly来绘制各种类型的三维图形。你可以根据自己的需求进一步定制这些图形,并探索Plotly库中更多丰富的功能。Happy plotting! 绘制3D条形图 除了散点图、曲面图和线框图之外,我们还可以绘制3D条形图,展示数据之间的差异和关系。
title='3D Wireframe Plot') fig.show() 以上代码将生成一个展示了线框的三维图形。 通过以上示例,我们展示了如何使用Python和Plotly来绘制各种类型的三维图形。你可以根据自己的需求进一步定制这些图形,并探索Plotly库中更多丰富的功能。Happy plotting!
Layout(title = '3D Surface plot') fig = go.Figure(data = data) iplot(fig) Below mentioned is the output of the code which is explained above − Plotly - Adding Buttons Dropdown Plotly provides high degree of interactivity by use of different controls on the plotting area – such as ...