数据可视化:Plotly Color Scale可以用于各种数据可视化场景,如热力图、散点图、柱状图等,帮助用户更好地理解和分析数据。 地理信息系统:Plotly Color Scale可以用于地图数据的可视化,通过不同颜色的区分,展示地理信息的分布和特征。 科学研究:Plotly Color Scale可以用于科学研究中的数据可视化,帮助研究人员观察和分析数据的...
Plotly Color Scale是一个用于数据可视化的颜色映射工具。它可以将数据的数值映射到不同的颜色,从而帮助用户更直观地理解数据的分布和趋势。 Plotly Color Scale的分类: Sequential(顺序):根据数据的大小,从一个颜色渐变到另一个颜色。适用于表示数据的连续性和趋势。 Diverging(发散):根据数据的中心值,从两个颜色渐变...
Colorscale Contour library(plotly)fig<-plot_ly(type='contour',z=matrix(c(10,10.625,12.5,15.625,20,5.625,6.25,8.125,11.25,15.625,2.5,3.125,5.,8.125,12.5,0.625,1.25,3.125,6.25,10.625,0,0.625,2.5,5.625,10),nrow=5,ncol=5))fig Share Color Axis ...
D=D+[go.Scatter(x=a,y=b-i*3,mode='markers',marker={'color':a,'colorscale':cs[i],'size':9,'symbol':'square'},name=cs[i])] L=go.Layout(width=480,height=480,plot_bgcolor=cl,paper_bgcolor=cl,xaxis=dict(gridcolor=cl,linecolor=cl, zerolinecolor=cl)) ...
plotly预定义了多种色阶,通过下面的代码可以得到已经预定义的色阶值。 fromplotlyimport*#plot全部色阶forcolorscaleincolors.PLOTLY_SCALES:print("色阶名称:",colorscale)print("色阶的构成:",colors.PLOTLY_SCALES[colorscale])print("---") 色阶名称: Greys...
colorscale='sunsetdark', # matter picnic sunsetdark thermal showscale=True ) )) fig.show() 大量数据散点图 当数据量比较大的时候,散点图会显得非常密集: 1、案例1 import numpy as np N = 100000 fig = go.Figure(data=go.Scattergl(
colorscale:列表,设置背景填充颜色,默认为[[0, '#66b2ff'], [.5, '#d9d9d9'], [1, '#ffffff']]。第一个元素为0的子列表,用于设置第一行(表头)和有索引时的第一列的背景填充颜色;第一个元素为0.5的子列表,用于设置表格内容中奇数行的背景填充颜色;第一个元素为1的子列表,用于设置表格内容中偶数...
5, 100)y = np.linspace(-5, 5, 100)x, y = np.meshgrid(x, y)z = np.sin(np.sqrt(x**2 + y**2))# 创建曲面图fig = go.Figure(data=[ go.Surface( x=x, y=y, z=z, colorscale='Viridis', # 颜色比例尺 showscale=False # 不显示颜色比例尺 )])# 更新...
z=z, mode='markers', marker=dict( size=12, color=z, colorscale='Viridis', opacity=0.8,showscale=True ) ) #添加layout布局 layout=go.Layout(margin=dict( l=0, r=0, t=0, b=0 )) # 将图像和布局都放置在Figure中 fig=go.Figure(...
- color_continuous_scale:用于自定义连续颜色序列的参数。可以使用RGB颜色值、十六进制颜色值、颜色名称等格式来定义颜色序列。plotly会根据数据的连续值进行映射,每个值都会对应一个颜色。 - colorbar:用于显示颜色条的参数。可以设置颜色条的方向、标签、刻度等属性。 3.颜色参数的实例演示 下面是一个使用plotly颜色...