在条形图上的Plotly Express中更改轴/图例名称可以通过使用`update_xaxes()`和`update_yaxes()`函数来实现。这些函数允许您自定义图表的轴标签。 要更改x轴的名...
update_layout(coloraxis=dict(colorscale='magma'), showlegend=False) fig.show() 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 fig = make_subplots(rows=1, cols=2, shared_yaxes=True) fig.add_trace(go.Bar(x=[1, 2, 3], y=[4, 5, 6], marker=dict(color=[4, 5, 6], ...
要实现水平柱状图,只需对垂直柱状图的代码稍作修改: importplotly.expressaspx# 示例数据data = {"国家": ["美国","中国","日本","德国","英国"],"GDP(万亿美元)": [25.0,17.7,4.9,4.2,3.1] }# 创建水平柱状图fig = px.bar( data_frame=data, y="国家",# 将类别列指定为 Y 轴x="GDP(万亿美元...
importplotly.expressaspx dfdata = px.data.stocks() fig = px.line(data_frame=dfdata, x ='date',y = ['GOOG','AAPL','AMZN','FB','NFLX','MSFT']) fig.update_xaxes(dtick="M2",tickformat="%Y-%m-%d",rangeslider=dict(visible=True), rangeselector={'buttons': [{'count':7, 'lab...
通过update_xaxes()和update_yaxes()方法,我们可以设置坐标轴的标题。同时,我们还使用了barmode参数来定义条形图的展示方式,并通过labels参数来自定义标签。最后,通过title参数设置了图表的标题,并使用template参数选择了一个暗色调的主题。 五、高级数据可视化 除了常见的图表类型,Plotly Express还支持许多高级数据...
结构：每个轨迹对象通常会包含如 x, y, name, mode 等属性，分别表示 x 轴和 y 轴的数据、轨迹名称、绘制模式（如仅标记、仅线、线加标记等）。先看一个案例 import plotly.express as px# 创建一些示例数据data = dict( x=[1, 2, 3, 4, 5], y=[10, 11, 12, 13, 14])# 使用 Plotly...
import plotly_express as px # 创建数据 data = px.data.iris() # 绘制散点图 fig = px.scatter(data_frame=data, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species") # 显示图表 fig.show() 在这个示例中,我们使用了鸢尾花数据集(iris)来创建一个散点图。通过指定x和y轴的数据列,并使用color...
importplotly.expressaspxdfdata=px.data.stocks()fig=px.line(data_frame=dfdata,x='date',y=['GOOG','AAPL','AMZN','FB','NFLX','MSFT'])fig.update_xaxes(dtick="M2",tickformat="%Y-%m-%d",rangeslider=dict(visible=True),rangeselector={'buttons':[{'count':7,'label':'1w','step':...
https://medium.com/plotly/introducing-plotly-express-808df010143d 只需要两行代码,你就可以拥有一个漂亮的交互式图表,非常简单: 复制 importplotly.express as px fig = px.line(x='x data set', y='y data set') fig.show() 1. 2. 3. ...
fig.update_yaxes(title_text='') fig.show 只要你有一个时间变量来过滤,那么几乎任何图表都可以做成动画。下面是一个制作散点图动画的例子: importplotly.expressaspx df = px.data.gapminder fig = px.scatter( df, x="gdpPercap", y="lifeExp", ...