hovertext参数允许我们为每个数据点指定自定义的悬停文本。 具体步骤如下: 导入所需的库: 代码语言:txt 复制 import plotly.express as px 创建数据集: 代码语言:txt 复制 data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [10, 20, 15, 25, 30], 'label': ['A', 'B', 'C', 'D
Every Plotly Express function returns agraph_objects.Figureobject whosedataandlayouthas been pre-populated according to the provided arguments. Plotly Express是一个新的高级Python可视化库:它是Plotly.py的高级封装,它为复杂的图表提供了一个简单的语法,内置了大量实用、现代的绘图模板,用户只需调用简单的API函数...
import plotly.express as px import numpy as np df = px.data.gapminder().query("year == 2002") fig = px.sunburst(df, path=['continent','country'], values='pop', color='lifeExp', hover_data=['iso_alpha'], co...
import plotly.express as px import numpy as np df = px.data.gapminder().query("year == 2002") fig = px.sunburst(df, path=['continent', 'country'], values='pop', color='lifeExp', hover_data=['iso_alpha'], color_continuous_scale='RdBu', color_continuous_midpoint=np.average(df['...
import plotly.express as px df = px.data.iris() fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length") fig.show() # Jupyter中有用 按种类上色 fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species")
Plotly_Express是新一代的高级可视化神器,它是plotly.py的高级封装,内置了大量实用、现代的绘图模板。 使用者只需要调用简单的API函数,便可快速地生成漂亮的动态可视化图表;同时其内置了很多的数据集,方便自行调用,快速模拟作图。 安装 用pip install plotly_express 命令可以安装plotly_express pip install plotly_expres...
Plotly_Express是新一代的高级可视化神器,它是plotly.py的高级封装,内置了大量实用、现代的绘图模板。 使用者只需要调用简单的API函数,便可快速地生成漂亮的动态可视化图表;同时其内置了很多的数据集,方便自行调用,快速模拟作图。 安装 用pip install plotly_express 命令可以安装...
import plotly.express as px# 创建一个简单的数据框df = px.data.gapminder().query("year==2007")# 创建一个地图fig = px.scatter_geo(df, locations="iso_alpha", color="continent", hover_name="country", size="pop", projection="natural earth")# 显示地图fig.show()locations="iso_alpha...
import plotly.express as px import numpy as np df = px.data.gapminder.query("year == 2002") fig = px.sunburst(df, path=['continent','country'], values='pop', color='lifeExp', hover_data=['iso_alpha'], color_continuous_scale='RdBu', ...
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 DataFr...