showgrid=False, zeroline=False, showline=False, showticklabels=False, ), autosize=False, margin=dict( autoexpand=False, l=100, r=20, t=110, ), showlegend=False, plot_bgcolor='white')fig.show()7. 简单总结 Plotly功能非常丰富，以上只是基本用法。你...
importplotly.graph_objectsasgo fig=go.Figure(go.Bar(x=["apples","oranges","pears"],y=[1,2,3]))fig.update_xaxes(showgrid=True,ticks="outside",tickson="boundaries",ticklen=20)fig.show() 改变标签位置
fig.update_xaxes(side="top") fig.show() 9. 三元图 三元图,又称三元相图(Ternary plot)有三个坐标轴,它的三个坐标轴“首尾相接”成夹角为60度的等边三角形。“元”即成分,或部分,三元图主要用来展示不同样本的三种成分的比例,在物理化学中比较常见。 import plotly.express as px df = px.data.electi...
.plot(x=df.index, y=df.Received, labels=dict(index="", value="Number of tickets"),) .update_traces(go.Scatter(mode='lines+markers+text', line={"color": gray_palette[4],"width":4}, marker=dict(size=12)),) .add_traces(go.Scatter(x=df.index,#Add Processed coly=df.Processed, m...
text=df.sort_values("产量",ascending=False)["产量"].values.tolist(),textposition="outside",# 文本的位置 opacity=0.5,name="地区订单数量")trace2=go.Scatter(x=df["地区"].values.tolist(),y=df["财政收入"].values.tolist(),mode="markers",marker=dict(color=random_color_generator(6)),op...
箱形图(Box-plot)又称为盒式图或箱线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用,常见于品质管理。它主要用于反映原始数据分布的特征,还可以进行多组数据分布特征的比较。 import plotly.express as pxdf = px.data.tips()fig = px.box(df, x="time",...
瀑布图瀑布图,因为形似瀑布流水而称之为瀑布图( Waterfall Plot)。此种图表采用绝对值与相对值结合的方式,适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系。 import plotly.graph_objects as gofig = go.Figure(go.Waterfall(name = "20", orientation = "v",measure = ["relative", "relative", "total", "relat...
在谈及数据可视化的时候,我们通常都会使用到matplotlylib,pyecharts这些可视化的手段。但是,今天我主要来介绍Plotly这款可视化的库。大家参考开源项目地址: https://github.com/plotly/plotly.js 这个库是使用js写的前端,所以画出来的图非常的漂亮,不像matplotlylib画出来的那么生硬。plotly提供了Python的支持库,使用pi...
'outside', 'type':'category'}, paper_bgcolor="WhiteSmoke", plot_bgcolor="White") fig.update_traces(boxpoints='all', pointpos=0, jitter=1, marker={'color':'black', 'size':5}, line=dict(color='red', width=1), fillcolor='white', whiskerwidth=1) fig.add_trace(go.Scatter(x=df...
});//下载图表Plotly.downloadImage(graphDiv, { format:"png", width:800, height:600, filename:"newplot"}); },2000); setTimeout(()=>{//重设layout对象Plotly.relayout(graphDiv, { title:"some new title",//updates the title"xaxis.range": [0,5],//updates the xaxis range"yaxis.range...