show_link:bool型,用于调整输出的图像是否在右下角带有plotly的标记 link_text:str型输入,用于设置图像右下角的说明文字内容(当show_link=True时),默认为'Export to plot.ly' image:str型或None,控制生成图像的下载格式,有'png'、'jpeg'、'svg'、'webp',默认为None,即不会为生成的图像设置下载
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设置: a. 手动设置离散的颜色值,可以使用colors参数来定义。例如,可以将colors参数设置...
plot_bgcolor:图形背景颜色,坐标轴围成的区域 random_x = np.linspace(0, 2, 100) # 生成100个点 random_y0 = np.random.randn(100) + 5 random_y1 = np.random.randn(100) - 5 trace0 = go.Scatter( x=random_x, y=random_y0, ) trace1 = go.Scatter( x=random_x, y=random_y1, ) fig...
Plotly是一个用于绘制交互式图表的工具库,基于 React 和 Flask,基本功能免费,可以在 Jupyter Notebook 上进行在线或者离线绘图,支持Python、MATLAB 和 R 等许多语言,其同类产品(Python领域)是bokeh,但是 plotly 绘制的图表更漂亮(个人感觉),支持类型更多(比如 bokeh 原生不支持 3D 绘图,而 plotly 支持)。我也曾经...
append(data) 14''' 15#这是单独一个表格的情况,但没找到去掉等高线的方法 16data = Data([ 17 Contour( 18 z=z, 19 contours = dict( 20 coloring="heatmap" 21 ) 22 ) 23]) 24plotly.offline.plot(data,filename="3333.html") 25''' 26data = { 27 'z': z, 28 'connectgaps': True,...
离线绘图又有plotly.offline.plot()和plotly.offline.iplot()两种方法,前者是以离线的方式在当前工作目录下生成html格式的图像文件,并自动打开;后者是在jupyter notebook中专用的方法,即将生成的图形嵌入到ipynb文件中,本文即采用后面一种方式(注意,在jupyter notebook中使用plotly.offline.iplot()时,需要在之前运行...
[go.Contour( # 创建Figure对象,并添加Contour对象作为数据源z=Z,x=x,y=y,contours=dict(coloring ='heatmap',showlabels = True,labelfont = dict(size = 12,color = 'white')) # 设置等高线的颜色、标签和字体等属性)])fig.update_layout(title='Contour Plot of Z=X^2+Y^2') #// 更新布局...
’contour’,’histogram2d’,‘contour’,+’scatter3d’,’surface’,’mesh3d’,scattergeo’,’choropleth’# group指定分组变量;# color指定颜色变量;colors指定具体的颜色;colors可以是RColorBrewer包中的调色板颜色,也可以是十六进制的 “#RRGGBB” 格式;# symbol指定符号变量;symbols指定具体的符号类型,比如 ...
离线绘图又有plotly.offline.plot()和plotly.offline.iplot()两种方法,前者是以离线的方式在当前工作目录下生成html格式的图像文件,并自动打开; 后者是在jupyter notebook中专用的方法,即将生成的图形嵌入到ipynb文件中,本文即采用后面一种方式(注意,在jupyter notebook中使用plotly.offline.iplot()时,需要在之前运行plo...
箱线图(Box Plot):用于显示数据的分散情况和异常值。 热力图(Heatmap):用于显示数据的矩阵关系。 3D图形(3D Plots):包括3D散点图、3D曲面图等。 等高线图(Contour Plot):用于显示二维数据的等高线。 极坐标图(Polar Plot):用于显示数据在极坐标系下的分布。