在plotly包中分别使用add_bars()和add_histograms()函数来绘制基本的条形图和直方图(不同之处就在于条形图需要指定两个变量,而直方图仅需要指定一个变量) # 使用ggplot2包中的diamonds数据集 > p1 <- plot_ly(diamonds, x = ~cut) %>% add_histogram() > p2 <- diamonds %>% + dplyr::count(cut) %...
然后我们来绘制直方图,调用的是Histogram()方法,代码如下 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 创建画布 fig = go.Figure() # 绘制图表 fig.add_trace( go.Histogram(x=data, hovertemplate="Bin Edges: %{x}Count: %{y}<extra></extra>") ) fig.update_layout( height=600, width=...
然后我们来绘制直方图,调用的是Histogram()方法,代码如下 # 创建画布 fig = go.Figure() # 绘制图表 fig.add_trace( go.Histogram(x=data, hovertemplate="Bin Edges: %{x}Count: %{y}<extra></extra>") ) fig.update_layout( height=600, width=600 ) fig.show() output 我们再在上述图表的基础之...
p = plot_ly(x = ~rnorm(50)) %>%add_histogram(marker =list(color ="#528B8B",opacity =0.5,line =list(width =2,color ="#2F4F4F")))marker传入列表:指定柱子特征color:柱子填充颜色opacity:透明度line传入列表:指定直方图的边框特征color:边框颜色width:边框宽度 ...
diag="histogram", colormap="Viridis",# 对角线显示直方图width=800, height=800, ) fig.update_layout(title="鸢尾花特征矩阵图") fig.show() 通过这个图,我们可以分析鸢尾花不同属性之间的关联关系。 散点矩阵图的优点在于能够同时展示多个变量之间的关系,信息量大,并且有助于快速发现变量之间的相关性。
基础图形: scatter, line, area, bar, funnel, timeline部分到整体图表: pie, sunburst, treemap, funnel_area一维分布图: histogram, box, violin, strip二维分布图: density_heatmap, density_contour矩阵的输入图: imshow三维图: scatter_3d, line_3d多维图: scatter_matrix, parallel_coordinates, parallel_...
数据可视化作为数据分析最直接的结果呈现方式,了解其制作方式和应用场景是很有必要的,本文来了解一下各个图标的应用场景及代码实现。 本文使用的代码主要基于作图库Plotly。 02 可视化绘制思维导图 绘制可视化图形,非常重要的一点就是了解什么时候需要绘制怎样的图,对于多种可视化图形的绘制方向总结如下图: ...
今天我们再来讲解一下Python使用Plotly绘图工具如何绘制直方图 使用plotly绘制直方图需要用到graph_objs包中的Histogram函数 我们将数据赋值给函数中的x变量,x = data 即可绘制出直方图如果将数据赋值给y变量, 则会,绘制出水平直方图。 下面我们来看个基本例子 运行上诉代码,我们可以得到一个如上图所示的基本直方图 数据...
# plotting the histogram fig=px.histogram(df,x="total_bill") # showing the plot fig.show() 输出: 让我们自定义上面的图表。我们将使用的自定义是 - color:为条形着色 nbins:设置 bin 的数量 histnorm:表示 bin 的模式。可以使用此参数传递的不同值是 - ...
然后我们来绘制直方图,调用的是Histogram()方法,代码如下 # 创建画布 fig = go.Figure() # 绘制图表 fig.add_trace( go.Histogram(x=data, hovertemplate="Bin Edges: %{x}Count: %{y}<extra></extra>") ) fig.update_layout( height=600, width=600 ) fig.show() output 我们再在上述图表的基础...