Contour绘图是一种常用的数据可视化方法,用于展示三维数据在二维平面上的等高线图。在plotly python中,目前不直接支持Contour绘图,但可以通过使用其他库进行实现。 一种常用的实现方法是使用Matplotlib库,该库提供了丰富的绘图功能,并且可以与plotly python相结合使用。以下是使用Matplotlib库实现Contour绘图
然后,我们可以使用Plotly的contour函数来绘制等高线图。该函数接受三个参数:X和Y是数据的二维网格,Z是对应的高度值。我们还可以通过设置colorscale参数来选择颜色映射。 fig=go.Figure(data=go.Contour(x=x,y=y,z=Z,colorscale='Viridis',)) 1. 2. 3. 4. 现在,我们可以使用show函数显示图形: fig.show() ...
graph_objs_toolsheatmap(package)heatmapgl(package)histogram(package)histogram2d(package)histogram2dcontour(package)layout(package)mesh3d(package)ohlc(package)parcoords(package)pie(package)pointcloud(package)sankey(package)scatter(package)scatter3d(package)scattercarpet(package)scattergeo(package)scattergl(pack...
绘制Contour图 首先,我们将绘制Contour图。代码如下: # 创建Contour图contour_fig=go.Figure(data=go.Contour(x=x,y=y,z=Z,colorscale='Viridis',contours=dict(coloring='heatmap')))contour_fig.update_layout(title='Contour图',xaxis_title='X轴',yaxis_title='Y轴',autosize=False,width=500,height=...
在等高线图R-Plotly中,可以通过手动设置色标来定义颜色映射范围。下面是一种实现方法: 首先,使用plot_ly()函数创建一个基本的等高线图对象。 使用add_trace()函数将数据添加到图中。确保将type参数设置为contour以创建等高线图。 在添加轮廓线数据后,可以使用color参数设置颜色映射。此参数可以使用以下两种方法之一进行...
本人在学习使用 plotly 的contour plots 制作的时候,发现利用这个表格制作波的干涉模拟方面有很不错的效果,因为之前被各种波动方程和振动方程教育了很久,所以就用波函数来开动,下面分享代码,供大家参考。(我用 java 写的代码模拟的波函数的测试数据) 下面是 plotly 的全部代码,里面包含了两种生成 contour plots 图表...
等高线是指在这条线上的所有点的地面高度相同。 plotly上有这个等高值图contour 下面是一个简单的例子: vardata =[ { z: [[10, 10.625, 12.5, 15.625, 20], [5.625, 6.25, 8.125, 11.25, 15.625], [2.5, 3.125, 5.0, 8.125, 12.5], [0.625, 1.25, 3.125, 6.25, 10.625], ...
基础图形: scatter, line, area, bar, funnel, timeline部分到整体图表: pie, sunburst, treemap, funnel_area一维分布图: histogram, box, violin, strip二维分布图: density_heatmap, density_contour矩阵的输入图: imshow三维图: scatter_3d, line_3d多维图: scatter_matrix, parallel_coordinates, parallel_...
5、其他统计图表 box(): 箱线图violin(): 小提琴图strip(): 带状图（分布散点）density_heatmap(): 密度热力图density_contour(): 密度等高线图 以上部分公共参数：data_frame: 输入的数据集，通常是 Pandas DataFrame。title: 图表标题。template: 使用的模板风格，如 'ggplot2', 'seaborn'。width: 图表宽度...
px.density_contour( iris, # 绘图数据集 x="sepal_width", # 横坐标 y="sepal_length", # 纵坐标值 color="species" # 颜色) 等高线图和直方图的俩和使用: px.density_contour( iris, # 数据集 x="sepal_width", # 横坐标值 y="sepal_length", # 纵坐标值 color="species", # 颜色 marginal_...