color="petal_width", color_continuous_scale=continuous_colorscale,# 使用连续颜色映射title="Iris 数据集:萼片宽度与萼片长度", )# 显示图表fig.show() 在这个示例中: color_continuous_scale参数使用了Plotly内置的颜色映射方案Viridis。 Plotly提供了许多其他内置颜色映射
px.choropleth( gapminder, # 数据集 locations="iso_alpha", # 配合颜色color显示 color="lifeExp", # 颜色的字段选择 hover_name="country", # 悬停字段名字 animation_frame="year", # 注释 color_continuous_scale=px.colors.sequential.Plasma, # 颜色变化 projection="natural earth" # 全球地图 ) fig...
电商数据分层分析（px.sunburst）import plotly.express as pxdf = px.data.gapminder().query("year == 2007")fig = px.sunburst( df, path=['continent', 'country'], values='pop', color='lifeExp', color_continuous_scale='RdBu', title='2007年各大洲人口分布（颜色表示预期寿命...
importplotly.expressaspx dfdata=pd.DataFrame({'lat':39+np.random.rand(100),'lon':116+np.random.rand(100),'color':10*np.random.rand(100),'size':0.5*np.random.rand(100),})fig=px.scatter_mapbox(dfdata,lat="lat",lon="lon",color="color",size="size",color_continuous_scale=px.colo...
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 ...
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 数据显示为图像 该功能还可以将 RGB 数据显示为图像。数据以 NumPy 数组的格式提供。 示例: ...
fig=px.treemap(df1,path=[px.Constant("world"),"continent","country"],# 路径 values="pop", # 值 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[...
...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...
['Genre_id'] = df.Major_Genre.factorize()[0]fig = px.parallel_coordinates( df, dimensions=[ 'IMDB_Rating', 'IMDB_Votes', 'Production_Budget', 'Running_Time_min', 'US_Gross', 'Worldwide_Gross', 'US_DVD_Sales' ], color='IMDB_Rating', color_continuous_scale=px.colors.sequential....
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...