color="lifeExp", # 颜色的取值 hover_data=["iso_alpha"], # 悬停数据 color_continuous_scale="RdBu", # 颜色变化的设置 color_continuous_midpoint=np.average(df1["lifeExp"], weights=df1["pop"]) ) fig.update_layout(margin = dict(t=40, l=15, r=35, b=45)) fig.show() 2.4 基于离散...
color_continuous_scale=px.colors.sequential.Inferno # 颜色变化趋势 ) 绘制地图图形 第一种方法是通过px.choropleth: px.choropleth( gapminder, # 绘图数据 locations="iso_alpha", # 位置 color="lifeExp", # 颜色 hover_name="country", # 悬停信息 animation_frame="year", # 播放按钮设置 color_continu...
plotly 是一个交互式可视化库。 显示图像 Imshow 方法是显示 2d 数据的最快方法。该方法用于从数值数据生成图像。数值数据可以是 NumPy 数组的形式。 语法:imshow(标签={},x =无,y =无,color _ continuous _ scale =无,color _ continuous _ 中点=无,range _ color =无,width =无,height =无) 将RBG ...
...若使用plotly_express.colors.diverging色标作为color_continuous_scale的如参时,建议设置此值; symbol_sequence:定义plotly.js符号的字符串列表...如果为True,则 X 轴在笛卡尔坐标系中进行对数缩放; log_y:布尔值,默认为False。...如果为True,则 Y 轴在笛卡尔坐标系中进行对数缩放; range_x:2个数字元素...
② color_continuous_scale：连续颜色尺度 color_continuous_scale='Blues'③ maxdepth：限制显示层级深度 maxdepth=2 # 只显示2层 3、go.Sunburst 独有参数 level：设置特定层级属性 level=dict(color='red', font=dict(size=20))leaf：设置叶子节点属性 leaf=dict(opacity=0.8))rotation：起始角度旋转（0-...
color_continuous_scale=["orange","red", "green","blue", "purple"]) fig.show() 输出: 方法二:为离散数据设置调色板 像素。 bar()方法用于绘制我们提供的数据的条形图。我们通过制作颜色列表来明确制作调色板。该列表被传递给 px.bar() 方法的 color_discrete_sequence 参数。因为我们在这个例子中处理离散...
color_continuous_scale='RdBu', color_continuous_midpoint=np.average(df['lifeExp'], weights=df['pop'])) fig.show() output 当中的textinfo参数来调整标签的表达形式,例如以百分比的形式来显示所占的比例,代码如下 fig = px.sunb...
- 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...
lon="lon", color="color", size="size", color_continuous_scale=px.colors.cyclical.IceFire, size_max=15, zoom=10 ) basemap_layer = [ dict( below="traces", sourcetype="raster", sourceattribution="高德地图", source=[ "http://wprd01.is.autonavi.com/appmaptile?x={x}&y={y}&z={z...
locations='地区', locationmode='country names', color='值', color_continuous_scale='Viridis', title='地区分布图') fig.show() ``` 通过以上步骤,您可以使用Plotly创建一个简单的地区分布图,展示不同地区的值的分布情况。您也可以根据需要进行定制化,比如更改颜色映射、添加标签等。 0 赞 0 踩最新...