# 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...
title='Customized 3D Scatter Plot') fig.show() 交互式三维图形 Plotly还支持创建交互式的三维图形,让用户可以通过鼠标交互来探索数据。下面是一个交互式散点图的示例: # 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...
fig = px.scatter(df, x='X', y='Y', size='Size', color='Size', title='Scatter Plot with Color Gradient') # 显示图表 fig.show() 使用Plotly Express创建带有渐变颜色的散点图。 size和color参数在图中表示第三个维度。 03 3D曲面图 import plotly.graph_objects as go import numpy as np #...
官网在https://plot.ly/python/， 有的时候需要注意，由于某墙的原因，这个网站会加载的非常慢。这个网页里详细的介绍了各种图的制作，我们这会简单的介绍一下scatter plot和给出一个3D图的例子。注意在当前markdown文档里，plotly给出的图不能交互，在ipynb和html里面可以 首先需要import下一线离线的关于plotly的包...
title='Y', zaxis_title='Z'), title='Interactive 3D Scatter Plot') fig.show()通过将鼠标...
这里,我们导入了plotly.graph_objs模块,它包含了绘制图表所需的各种对象;同时,我们还导入了plotly.offline.plot函数,用于将图表展示在浏览器中。 三、绘制三维散点图 概念解释:三维散点图是一种在三维空间中展示数据点的图表类型。每个数据点都由三个坐标值(x, y, z)确定,通过散...
title='Scatter Plot with Color Gradient') fig.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 图片 三、3D 表面图 3D 表面图显示了三个变量在三维空间中的关系。数据点被映射到三维坐标系统中的一个表面上,通过表面的形状、高度或颜色展示特征和趋势。
plot(fig, filename='custom-line-chart.html') 三、创建多个数据系列 构建比较图表 当需要在同一图表上展示不同的数据系列以进行比较时,可以创建多个Traces并将它们添加到数据列表中: trace1 = go.Scatter(x=[1, 2, 3, 4], y=[10, 15, 13, 17], mode='lines', name='数据系列1') ...
极坐标图: scatter_polar, line_polar, bar_polar 三元图: scatter_ternary, line_ternary 普通最小二乘回归可视化 将线性普通最小二乘(OLS)回归趋势线或非线性局部加权散点图平滑(LOWESS)趋势线添加到Python中的散点图。将鼠标悬停在趋势线上将显示该线的方程式及其R平方值,非常方便。
为了更好地理解 plotly,我们要记住两个核心概念,分别是轨迹和画布。上面导入的 graph_objs 专门用来绘制图表,比如 go.Scatter 是散点图,在 plotly 中,图表被称为轨迹(trace)。而轨迹如果想显示,那么必须显示在画布上,当然一个画布可以显示多个轨迹。