本文介绍了利用python-plotly绘制数据图的方法,实例中 线图(line plots)、散点图(scatter plots)、柱状图(bar charts)、饼图(pie charts)以及填充堆叠线图(filled area plots)这五种典型的图表基本上涵盖了大部分类型的测试数据,各位小伙伴可以加以变形绘制出更多的漂亮图标。文中所示代码在附件中^_^ 参考资料 1....
本次内容,同样回复0306即可获取全部演示代码和数据文件。 目录: 1. 树状图 2. 旭日图 3. 直方图 4. 箱形图 5. 瀑布图 6. 漏斗图 7. 股价图 8. 地图 1. 树状图 树状图提供数据的分层视图,并便于识别模式,例如哪些商品是商店的畅销商品。树分支表示为矩形,每个子分支显示为更小的矩形。树状图适合比较层...
1importplotly.plotly2importplotly.graph_objs as pg345defbar_charts(name):6'''7绘制柱状图8'''9dataset = {'x':['Windows','Linux','Unix','MacOS'],10'y1':[45, 26, 37, 13],11'y2':[19, 27, 33, 21]}12data_g =[]13tr_y1 =pg.Bar(14x = dataset['x'],15y = dataset['y1'...
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/finance-charts-apple.csv') df.head() 数据预览 # 绘制简单的 股价图 import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure(data=[go.Candlestick(x=df['Date'], open=df['AAPL.Open'], high=df['AAPL.High'], low=d...
旭日图(Sunburstcharts)用于展示分层数据。它是一种分层图表,虽然可以用3D表示,但通常用于2D。旭日图建立在圆圈之上,每个层次的层次结构都显示为圆圈上的一个环。最外面的圆显示聚合数据,内部圆显示该聚合数据中包含的子类别信息。当用户将鼠标悬停在内环之一上时,可以看到该内环中包含的所有子集。
python plotly 堆叠图显示一个总数 pyecharts 堆积图,pyecharts本身其实并不难,代码简单,语法简单,网上教程很多,文档也是中文的,并不难看懂,但是并没有一个教程教我们怎么把数据从excel里提取出来,再放到pyecharts里对应的参数里面区,花了大半天时间写了一个自动从
楔子Python 在数据可视化方面有非常多的第三方库,比如 matplotlib、pyecharts、bokeh 等等,但个人最喜欢的莫过于 plotly 这个库。plotly 被称为数据可视化神器,首先它支持很多很多种图表,并且参数可以自由设置,最关键的是画出来的图非常漂亮。毕竟在数据可视化方面
ECharts:适用于需要个性化图表和仪表板的需求,支持多种数据源和丰富的图表类型,具有高度灵活性和可定制性,适用于Web应用程序和移动端的数据可视化需求。 Plotly:适用于需要实时监控数据的需求,支持多种数据源和图表类型,支持自定义图表的样式和交互效果,适用于实时分析和监控系统的数据可视化需求。三、优缺点分析 Tableau...
Python 在数据可视化方面有非常多的第三方库,比如 matplotlib, pyecharts, bokeh 等等,但个人最喜欢的莫过于 plotly 这个库。plotly 被称为数据可视化神器,首先它支持很多很多种图表,并且参数可以自由设置,最关键的是画出来的图非常漂亮。毕竟在数据可视化方面,图表的颜值也是很重要的。
Python 在数据可视化方面有非常多的第三方库,比如 matplotlib, pyecharts, bokeh 等等,但个人最喜欢的莫过于 plotly 这个库。plotly 被称为数据可视化神器,首先它支持很多很多种图表,并且参数可以自由设置,最关键的是画出来的图非常漂亮。毕竟在数据可视化方面,图表的颜值也是很重要的。