DataFrame(data) # 使用Plotly Express创建动态散点图 fig = px.scatter(df, x='Date', y='Value', title='Dynamic Scatter Plot', animation_frame='Date', # 按日期动画化 animation_group=df.index, # 使用索引分组 range_x=[dates[0], dates[-1]], # 指定x轴范围 range_y=[values.min(...
本文中介绍了几种常见的利用plotly_express作图方法的参数 scatter scatter_geo line line_polar area bar bar_polar violin histogram pie choropleth density_heatmap scatter-散点图 In a scatter plot, each row of data_frame is represented by a symbol mark in 2D space. 代码语言:javascript 代码运行次数...
例如，你可以使用`seaborn.scatterplot()`创建一个散点图，通过调整参数来改变颜色、大小和样式，以突出特定的数据特征。此外，Seaborn还支持时间序列数据的可视化，如使用`seaborn.lineplot()`绘制时间序列的变化趋势。Plotly：交互式可视化的全新高度 Plotly是一个交互式可视化库，其主要特点是能够生成动态、高交互性的...
import plotly.express as px import pandas as pd # 创建示例数据 data = { 'x': range(10), 'y': range(10) } df = pd.DataFrame(data) # 创建散点图并导出为高质量 PNG fig = px.scatter(df, x='x', y='y', title='高质量 PNG 导出示例') fig.write_image('scatter_plot_high_quality...
importplotly.expressaspx# Generate sample datadf=px.data.gapminder().query("year == 2007")# Create a bubble mapfig=px.scatter_geo(df,locations='iso_alpha',size='pop',hover_name='country',title='BubbleMap')# Show the plotfig.show() ...
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”)。
使用add_scatter() 方法生成两个散点图。 # generate scatter plot fig.add_scatter(x=df['year'], y=df['gain']) fig.add_scatter(x=df['year'], y=df['profit']) 1. 2. 3. 例 创建多折线图的完整代码如下 - import plotly.express as px import pandas as pd # Create a dataset data =...
一、使用 Plotly Experss 1. 散点图 a. 输入数据: 1 import plotly.express as px 2 fig = px.scatter(x=[0, 1, 2, 3, 4], y=[0, 1, 4, 9, 16]) 3 fig.show() b. Pandas导入:
df.plot(template='plotly_dark') 以深色主题绘制: 新版plotly 的一个特别棒的功能是您不再需要担心您的 pandas 数据框是 宽格式还是长格式。无论哪种方式,您只需要 df.plot() 。查看下面代码段中的详细信息。 完整代码: # imports import plotly.express as px import pandas as pd import numpy as np ...
import plotly.express as px import pandas as pd np.random.seed(42) df = pd.DataFrame({'X': np.random.rand(50), 'Y': np.random.rand(50), 'Size': np.random.rand(50) * 30}) fig = px.scatter(df, x='X', y='Y', size='Size', color='Size', ...