今天给大家推荐一个可视化神器 - Plotly_express ,上手非常的简单,基本所有的图都只要一行代码就能绘出一张非常酷炫的可视化图。以下是这个神器的详细使用方法,文中附含大量的 GIF 动图示例图。本文的是在如下环境下测试完成的。在说 plotly_express之前,我们先了解下pl
使用Plotly Express 可以轻松地进行数据可视化,一旦导入Plotly Express(通常简称 px ),大多数绘图只需要一个函数调用,接受一个整洁的Pandasdataframe,并简单描述你想要制作的图。如果你想要一个基本的散点图,它只是px.scatter(dataframe,x =“column_name”,y =“column_name”)。 Plotly Express 语法简洁,同时功能强...
import plotly.express as px import plotly plotly.offline.init_notebook_mode(connected=True)iris= px.data.iris() iris_plot = px.scatter(iris, x='sepal_width', y='sepal_length', color='species', marginal_y='histogram', marginal_x='box', trendline='ols') plotly.offline.plot(iris_plot)...
通过Plotly Express可以将普通最小二乘回归趋势线添加到带有trendline参数的散点图中。为此需要安装statsmodels及其依赖项。 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, densit...
4000字,25张精美交互图表,开启Plotly Express之旅 Plotly Express 是一个新的高级Python可视化库,它是 Plotly.py 的高级封装,为复杂图表提供简单的语法。最主要的是 Plotly 可以与 Pandas 数据类型 DataFrame 完美的结合,对于数据分析、可视化来说实在是太便捷了,而且是完全免费的,非常值得尝试...
重点学习plotly的各种功能,如使用不同参数对同一模型进行比较分析、Latex显示、3D表面图,以及使用plotly Express进行增强的预测误差分析。 Plotly Express 简介 Plotly Express是plotly的易于使用的高级界面,可处理多种类型的数据并生成易于样式化的图形。 通过Plotly Express可以将普通最小二乘回归趋势线添加到带有trendline...
等高线图是一种常用的数据可视化方式,可以用来展示三维空间中函数值在二维平面上的分布情况。我们可以使用Plotly Express或Graph Objects来绘制等高线图。 # 使用Plotly Express绘制等高线图import plotly.express as px # 导入plotly.express模块df = px.data.iris() # 加载内置数据集fig = px.density_contour(df, ...
箱形图(Box-plot)又称为盒式图或箱线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用,常见于品质管理。它主要用于反映原始数据分布的特征,还可以进行多组数据分布特征的比较。 AI检测代码解析 import plotly.express as pxdf = px.data.tips()fig = px.box(df...
5.3 在线绘图py.plot 5.4 在线绘图py.iplot 01 plotly简介 Plotly是一个非常著名且强大的开源数据可视化框架,它通过构建基于浏览器显示的web形式的可交互图表来展示信息,可创建多达数十种精美的图表和地图,本文就将以jupyter notebook为开发工具,详细介绍Plotly的基础内容。
importplotly.graph_objects as goimportpandas as pd#load datasetdf = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/volcano.csv")#create figurefig =go.Figure()#Add surface tracefig.add_trace(go.Surface(z=df.values.tolist(), colorscale="Viridis"))#Update plot sizing...