使用plotly库绘制一个简单柱状图：import plotly.express as px # 设置x坐标，y坐标 fig = px.bar(x...
]) @app.callback( Output("bar-chart", "figure"), [Input("dropdown", "value")]) def gex_per_strike(ticker): mask = GEX['ticker'] == ticker fig = px.bar(GEX[mask], x="strike", y="net_GEX", color= 'pos_neg', barmode="group", title = ('Gamma Exposure for ' + ticker...
# Create a bar chart with customized layout fig = go.Figure(data=go.Bar(x=x, y=y, marker_color='orange')) # Customize layout fig.update_layout(title='Customized Bar Chart', xaxis_title='X-axis', yaxis_title='Y-axis', font=dict(family='Arial', size=12)) # Show the plot fig....
bar(df, x='Category', y='Value', title='Customized Bar Chart', labels={'Category': 'Category Labels', 'Value': 'Customized Values'}, color='Category', # 按类别着色 barmode='group', # 组合显示 template='plotly_dark' # 使用暗色主题 ) fig.show() 使用Plotly Express创建动态图表 除了...
fig = go.Figure(data=go.Bar(x=x, y=y, marker_color='orange')) # 自定义配置 fig.update_layout(title='Customized Bar Chart', xaxis_title='X-axis', yaxis_title='Y-axis', font=dict(family='Arial', size=12)) # 显示图表
fig=px.scatter_geo(df,locations='iso_alpha',size='pop',hover_name='country',title='Bubble Map')# Show the plot fig.show() 在这个示例中,我们利用Gapminder数据集的数据使用Plotly Express创建了一个气泡图。每个气泡的大小表示一个国家的人口数量。
# Creating the bar chart fig=px.bar(df,x='day',y="total_bill") fig.show() 输出: 让我们尝试自定义这个情节。我们将使用的自定义 - 颜色:用于给条形着色。 facet_row:根据传递的数据将图表分成行 facet_col:根据传递的数据将图分列 例子: ...
我们还可以使用 fig.update_traces() 函数更新 bar() 函数的轨迹。我们可以使用 text 参数设置每个单元格内显示的文本,并使用 textposition 参数设置文本的位置。支持的文本位置是 outside、inside、auto 和none。 我们可以使用 textfont_size 参数更改文本的字体大小,使用 textangle 参数更改文本角度,使用 textfont_...
size和color参数在图中表示第三个维度。 03 3D曲面图 importplotly.graph_objectsasgoimportnumpyasnp # 生成示例数据 x=np.linspace(-5,5,100)y=np.linspace(-5,5,100)x,y=np.meshgrid(x,y)z=np.sin(np.sqrt(x**2+y**2))# 创建3D曲面图 ...
chart和bar-chart 的组合方框代表开盘价和收盘价之间的价差线条代表低价和高价之间的价差。收盘价高于(低于)开盘价的样本点称增加(减少)。 烛线轨迹由go.Candlestick() 函数。我们使用相同的数据(如 OHLC 图表来渲染烛台图表,如下所示 – trace = go.Candlestick( x = dates open = open_data, high ...