Plotly是一个用于创建交互式可视化图形的开源库。它支持多种编程语言,包括Python、R、JavaScript等。在Plotly中,可以使用fig.add_shape()方法来创建线条,并通过设置线条的起始点和终止点来定义线条的位置和长度。 要在图形端拉伸线,可以使用fig.add_shape()方法创建一条线条,并通过设置线条的起始点
导入plotly.graph_objects作为go fig=go.Figure()# 创建带文本标签的散点图fig.add_trace(go.Scatter(x=[1.5,3.5],y=[0.75,2.5],text=["圆形","填充圆形"],mode="text",))# 设置坐标轴属性fig.update_xaxes(range=[0,4.5],zeroline=False)fig.update_yaxes(range=[0,4.5])...
add_shape 的方式添加短线，但还没有像 R 中ggplot-signif一样方便的绘制统计注释的方法。
通过.add_shape()在第一和第四个柱形上添加蓝色和绿色形状。 import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure(go.Waterfall( name = "20", orientation = "v", measure = ["relative", "relative", "relative", "relative", "relative", "total"], x = ["Buy", "Transaction Cost", "Remodeli...
同样,我们也可以通过line参数来设置线的样式。 运行上面的代码,将会生成一个包含随机数据、一条蓝色垂直线和一条绿色斜线的散点图。 结语 本文介绍了如何使用Python的Plotly库来添加横线和参考线。通过调用add_shape()方法,我们可以在图表中添加水平线、垂直线和...
然后,我们可以使用add_shape()方法来添加矩形面片。矩形面片需要指定其位置和样式。以下是一个示例,展示如何在热图的单元格上添加矩形面片: 代码语言:txt 复制 fig.add_shape( type='rect', x0=0, y0=0, x1=1, y1=1, fillcolor='rgba(255, 0, 0, 0.2)', line=dict(color='rgba(255, 0, 0, 1...
add_shape(type="line", line=dict(dash='dash'),x0=y.min(), y0=y.min(), x1=y.max(), y1=y.max()) 残差图 就像预测误差图一样,使用plotly很容易在几行代码中可视化预测残差。即在常规的散点图中设置预测参数trendline='ols'及预测残差参数marginal_y='violin',并以小提琴的图形展示出来。 # ...
添加形状标注 fig.add_shape( type="line", x0="2023-01-01", y0=30, x1="2023-04-10", y1=70, line=dict(color="red", width=2, dash="dash"), ) fig.show() 这是单列的布局,如果指标多的话,可以用多列的网格布局方式来布局。 物联网设备状态监控 这个示例采用自由布局实现主监控图+4个...
fig.add_shape( type='line', line=dict(dash='dash'), x0=0, x1=1, y0=0, y1=1) # 更新图表样式 fig.update_yaxes(scaleanchor="x", scaleratio=1) fig.update_xaxes(constrain='domain') fig.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6.
"""fig.add_shape(type='line', x0=self.x_range[area_point_num[0]], y0=self.y_range[area_point_num[1]], x1=point[0], y1=point[1], line={'color':'#737473','dash':'dash','width':1}, )returnfig AI代码助手复制代码