.8)'))fig.add_trace(go.Scatter(x=t,y=np.cos(t),name='cos',mode='lines',marker_color='rgba(25, 182, 193, .9)'))# Set options common to all traces with fig.update_traces# 设置整个散点图的大小和间隔fig.update_
本文中介绍的是利用plotly_express绘制散点图,使用的是scatter()方法。 Withpx.scatter, each data point is represented as a marker point, whose location is given by thexandycolumns. 通过plotly_express库来实现 通过plotly.graph_objects实现 1 基于px的散点图 1.1 模拟数据 直接将数据传进来 代码语言:java...
此外,在极坐标下,也可以使用散点图来对数据进行可视化,在 Plotly Express 中, 通过 px.scatter_polar() 来实现,示例如下: fig = px.scatter_polar(df_global_top10, r="confirmed", theta="country", color="gradient", symbol="gradient", color_discrete_sequence=px.colors.sequential.Blugrn) # fig.wr...
其中fig1和fig2使用px.line()andpx.scatter()如您所见,fig3是使用plotly.graph_objects构建的。 一些细节: One approach that I use alot is building two figuresfig1andfig2usingplotly.expressand then combine them using their data attributes together with ago.Figure / plotly.graph_objects像这样的对象:...
line_group="country", hover_name="country") fig.show() 同样的,plotly.express不是本文的重点,撇开不谈。 3.1 基本的线图 默认情况下go.Scatter()默认即为线图,隐藏了mode="lines+markers"参数: import plotly.graph_objects as go import numpy as np ...
fig.add_trace(go.Scatter(x=random_x,y=random_y0,mode="markers",name="markers"))fig.add_trace(go.Scatter(x=random_x,y=random_y1,mode='lines+markers',name='lines+markers'))fig.add_trace(go.Scatter(x=random_x,y=random_y2,mode='lines',name='lines'))fig.add_trace(go.Scatter(x=...
相比而言,Plotly Express使用效率更高,定制化参数较少。权衡学习成本,分享接下来更侧重于使用通用模块Graph_objects。 仅就Plotly Express举一个小例子: importplotly.expressaspx df=px.data.iris()fig=px.scatter(df,x="sepal_width",y="sepal_length",color="species",size='petal_length',hover_data=['petal...
go.Scatter( visible=False, line=dict(color="#00CED1", width=6), name="𝜈 ="+str(step), x=np.arange(0, 10, 0.01), y=np.sin(step * np.arange(0, 10, 0.01)))#Make 10th trace visiblefig.data[10].visible =True#Create and add slidersteps =[]foriinrange(len(fig.data)): ...
go.Scatter( visible=False, line=dict(color="#00CED1", width=6), name="𝜈 ="+str(step), x=np.arange(0, 10, 0.01), y=np.sin(step * np.arange(0, 10, 0.01)))#Make 10th trace visiblefig.data[10].visible =True#Create and add slidersteps =[]foriinrange(len(fig.data)): ...
这个例子展示了如何使用Plotly绘制散点图并添加趋势线。通过go.Figure创建图表对象,然后使用go.Scatter添加散点图和趋势线。最后,通过fig.update_layout设置图表标题和坐标轴标签,并通过fig.show()显示图表。 2、绘制交互式柱状图 importplotly.express as px# 创建数据框df=px.data.election()# 绘制柱状图fig=px.ba...