# color_continuous_scale='YlGnBu', # 数值型,连续颜色 color_discrete_sequence= px.colors.sequential.RdBu_r # 字符型,离散颜色 ) fig.update_traces(root_color="lightgrey") fig.update_layout(margin = dict(t=50, l=25, r=25, b=25)) # fig.write_image('./images/px/17-treemap-3.png'...
fig = px.treemap(df, path=['world', 'continent', 'country'], values='pop', color='lifeExp', hover_data=['iso_alpha'], color_continuous_scale='RdBu', color_continuous_midpoint=np.average(df['lifeExp'], weights=df['pop'])) fig.show() 树状热力图 2. 旭日图 旭日图非常适合显示分...
然后,使用pd.factorize()函数将分类变量映射为整数编码,并将结果存储在新的列Category_Code中。接下来,使用px.choropleth()函数创建choropleth图,设置locations参数为国家名称,color参数为整数编码的分类变量,color_continuous_scale参数为一个包含颜色值的列表。最后,使用fig.show()显示图表。 这是一个简单...
- 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...
# color_continuous_scale=px.colors.sequential.Emrld ) fig.update_layout(width=1000, height=800, xaxis_showgrid=False, yaxis_showgrid=False, paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)', plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)') 太阳图 太阳图(sunburst chart)是一种可视化 group by 语句的好方法。如果你想通过...
color="size",# 颜色取值 color_continuous_scale=px.colors.sequential.Inferno# 颜色变化趋势 ) 3D散点图 使用的是选举结果数据集: px.scatter_3d( election,# 传入数据集 x="Joly",# 指定XYZ坐标轴的数据 y="Coderre", z="Bergeron", color="winner",# 颜色取值 ...
使用bx.bar函数创建柱状图,并设置color参数来指定柱状图的颜色,设置colorbar参数来更改颜色栏的标题: 代码语言:txt 复制 fig = px.bar(data, x='x', y='y', color='y', color_continuous_scale='Blues', labels={'x': 'X轴标题', 'y': 'Y轴标题'}, title='柱状图标题', colorbar={'title': ...
11DataFrame+data+DataFrame(data)+toString()px+scatter(df, x, y, color, title, color_continuous_scale) 总结 通过以上步骤,我们已经成功地创建了一个基于销售额进行颜色变化的散点图。数据准备、图表创建及自定义颜色设置的过程都相对简单直观。这种可视化方式不仅能够帮助我们更清晰地看到数据的分布,还能在与他...
color="continent", hover_name="country", log_x=True, size_max=55, range_x=[100,100000], range_y=[25,90], # color_continuous_scale=px.colors.sequential.Emrld ) fig.update_layout(width=1000, height=800, xaxis_showgrid=False,
px.choropleth(gap, locations="iso_alpha", color="lifeExp", hover_name="country", animation_frame="year", color_continuous_scale=px.colors.sequential.Plasma, projection="natural earth") Output 矩阵散点图px.scatter_matrix(iris, dimensions=['sepal_width', 'sepal_length', 'petal_width', 'peta...