import plotly.graph_objects as gox=['b', 'a', 'c', 'd']fig = go.Figure(go.Bar(x=x, y=[2,5,1,9], name='Montreal'))fig.add_trace(go.Bar(x=x, y=[1, 4, 9, 16], name='Ottawa'))fig.add_trace(go.Bar(x=x, y=[6, 8, 4.5, 8], name='Toronto'))fig.update_la...
通过设置 xaxis 参数中的 ticktext 和tickvals 来控制 x 轴标签的显示内容: 如果你想要完全自定义 x 轴标签的显示内容,可以使用 ticktext 和tickvals 参数。tickvals 指定了原始数据中的哪些值应该对应到 ticktext 中的标签。 python custom_labels = ['Apple', 'Banana', 'Cherry', 'Date', 'Elderberry...
import plotly.express as px data = {'x': [1, 2, 3, 4], 'y': [10, 15, 7, 12], 'labels': ['A', 'B', 'C', 'D']} fig = px.scatter(data, x='x', y='y', text='labels', mode='markers') fig.update_traces(textposition='top center') fig.show() 这将在每个数据点...
x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)# Create a basic line plot fig=go.Figure(data=go.Scatter(x=x,y=y,mode='lines'))# Add title and labels fig.update_layout(title='Basic Line Plot',xaxis_title='X-axis',yaxis_title='Y-axis')# Show the plot fig.show() 使用Plotly 创建一个简...
import plotly.express as px import numpy as np # 生成示例数据 np.random.seed(42) corr_matrix = np.random.rand(10, 10) # 创建热力图 fig = px.imshow(corr_matrix, labels=dict(x="X-axis", y="Y-axis", color="Correlation"), title='Heatmap with Annotations') # 显示图表 fig.show()...
importplotly.graph_objectsasgoimportnumpyasnp# Generate sample datax=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)# Create a basic line plotfig=go.Figure(data=go.Scatter(x=x,y=y,mode='lines'))# Add title and labelsfig.update_layout(title='BasicLinePlot',xaxis_title='X-axis',yaxis_title='Y-...
import plotly.graph_objects as goimport numpy as np# Generate sample datax = np.linspace(0, 10, 100)y = np.sin(x)# Create a basic line plotfig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y, mode='lines'))# Add title and labelsfig.update_layout(title='Basic Line Plot', xaxis_title=...
fig=px.imshow(corr_matrix,labels=dict(x="X-axis",y="Y-axis",color="Correlation"),title='Heatmap with Annotations')# 显示图表 fig.show() 复制 labels参数允许我们自定义轴标签和colorbar标签。 09 雷达图 importplotly.graph_objectsasgoimportpandasaspd ...
fig=px.scatter(df,x='open',y='close',opacity=0.65)fig.add_traces(go.Scatter(x=x_range,y=y_range,name='Regression Fit'))fig.show() 模型泛化能力可视化 利用plotly可视化查看模型泛化能力,即需要比较模型分别在训练集与测试集上的拟合状况。这里使用Scatter绘图,可以通过用不同的颜色着色训练和测试数据...
# method 2p = plot_ly(data,labels = ~Categorie,values = ~X1945) %>% add_pie() #在add_pie()函数中添加hole =0.4绘制圆环图,取值范围0-1,数值越大环形越大。 调整饼图样式,如图10右图所示。 my.colors = RColorBrewer::brewer.pal(5,"Set2")p = plot_ly...