trace = fig.add_scatter(x=x, y=y, mode='lines')# 创建滑块和选择器 slider = go.layout.Slider(min=0, max=10, step=0.1, value=5,orientation='horizontal',)selector = dict(buttons=list([dict(args=[{'x': [x], 'y': [np.sin
3.制作散点图 trace1 = go.Scatter( y = np.random.randn(500), mode = 'markers', ...
t=np.linspace(0,2*np.pi,100)x=np.sin(t)y=np.cos(t)# 创建动画线条图 fig=go.Figure(data=go.Scatter(x=[0],y=[0],mode='lines'),layout=go.Layout(updatemenus=[dict(type='buttons',showactive=False,buttons=[dict(label='Play',method='animate',args=[None,dict(frame=dict(duration=10...
然后我们来绘制散点图,调用的是Scatter()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 # create figure fig=go.Figure()fig.add_trace(go.Scatter(x=x,y=y,mode="markers",hovertemplate="x: %{x}y: %{y}<extra></extra>"))fig.update_layout(...)fig.show() output 那么气...
random_y2= numpy.random.randn(N)-5trace1=go.Scatter( x=random_x, y=random_y1, mode='lines+markers',#散点+线的绘图name ='lines+markers') data=[trace1] pyplt(data, filename='tmp/add.html') 得到如下图所示图例 三个图在一张图中表示的例子 ...
p <- plot_ly(data, x = ~month, y = ~high_2014, name = 'High 2014', type = 'scatter', mode = 'lines',line = list(color = 'purple', width = 4)) %>% add_trace(y = ~low_2014, name = 'Low 2014', line = list(color = 'rgb(22, 96, 167)', width = 4)...
plotly的Figure是由data(数据,数据包括图表类型(Line,Scatter,Area,Pie)和具体数据取值信息)和 layout(布局,包括xaxis,yaxis,title,legend等) 组成的对象。 Figure对象就像一个透明的嵌套的Python dict 一样,可以通过修改元素值而改变其形态。 importnumpyasnp ...
go.Scatter(x=x,y=y,mode='markers',marker=dict(color='red',size=8)) #第三步:创建一个data变量存放go对象 trace=go.Scatter(x=x,y=y,mode='markers',marker=dict(color='red',size=8)) fig=[trace] #第四五步:将fig放在列表中进行iplot绘制 ...
# 两个基本参数:设置行、列 fig = make_subplots(rows=1, cols=2) # 1行2列 # 添加两个数据轨迹,构成两个图形 fig.add_trace( go.Scatter(x=[1, 2, 3], y=[5, 10, 15]), row=1, col=1 # 第一行第一列 ) fig.add_trace( go.Scatter(x=[20, 30, 40], y=[60, 70, 80]), ro...
importplotly.graph_objsasgoimportnumpyasnp 2. 创建3D场景：fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(x...