fig = ff.create_annotated_heatmap(z, x=x, y=y, annotation_text=z_text, colorscale='Viridis') # add title fig.update_layout(title_text='Confusion matrix', #xaxis = dict(title='x'), #yaxis = dict(title='x') ) # add custom xaxis title fig.add_annotation(dict(font=dict(color=...
fig.add_annotation( x=0,y=7, text='我是注释', font=dict(color='red') ) #动态添加注释 fig.update_annotations(patch=dict(xref='x',yref='y',showarrow=True), arrowcolor='red', arrowhead=4) 属性的定位方式十分灵活,可以用字典指定,也可以用下划线连接,也可以用路径寻找。 3.4 layout属性示意...
fig.add_annotation( text='重要点', # 注释文本 x=3, # x 轴坐标 y=12, # y 轴坐标 showarrow=True, # 是否显示箭头 arrowhead=2, # 箭头样式(2表示燕尾箭头) arrowsize=1.5, # 箭头大小)# 显示图表fig.show() 如何绘制多子图 In [9]: import plotly.graph_objects as gofrom plotly.subplots ...
示例代码如下: # 在图中添加箭头fig.add_annotation(x=2,y=11,# 箭头的起点ax=1,ay=10,# 箭头的终点相对于起点的坐标xref='x',yref='y',axref='x',ayref='y',showarrow=True,arrowhead=2,# 箭头样式arrowsize=1,# 箭头大小arrowcolor='blue',# 箭头颜色bgcolor='lightgray',# 注释盒背景颜色font...
y=5,text="max number")fig.add_annotation(x=4,y=4,text="median number")fig.update_annotations(dict(xref="x",yref="y",showarrow=True,arrowhead=7,ax=0,ay=-40)) 柱状图-信息显示在外面 代码语言:javascript 复制 df=px.data.gapminder().query("continent == 'Europe' and year == 2007 an...
2,5,4],[1,3,4,5]] Box_test.add_annotations(annotation_list=annotation_list) Box_test.fig....
hovermode='closest')# 显示图表fig.show() 在这个示例中,add_annotation 方法用于在图表中添加一个带箭头的注释。你可以设置注释的位置、文本和箭头样式等属性。 创建子图 如果你需要在一个图表中展示多个子图,可以使用 Plotly 的 make_subplots 功能。以下示例展示了如何创建一个包含两个子图的图表: ...
fig = go.Figure() # 添加数据 x_data = [1, 2, 3, 4] y_data = [10, 11, 9, 12] # 添加散点图 fig.add_trace(go.Scatter(x=x_data, y=y_data, mode="markers")) # 自定义 x 轴和 y 轴的名称 fig.update_xaxes(title_text="自定义X轴名称") ...
在这个示例中,我们使用px.scatter创建了一个散点图,其中x和y是数据点的坐标,color参数用于根据类别对数据点进行着色。调用fig.show()将图表呈现在浏览器中,并允许用户进行交互操作。 2. 使用 Plotly Graph Objects 创建复杂图表 对于需要更多自定义的情况,可以使用 Plotly Graph Objects。以下示例展示了如何创建一个...
)#Add annotationfig.update_layout( annotations=[ dict(text="Trace type:", showarrow=False, x=0, y=1.08, yref="paper", align="left") ] ) fig.show() 3. 下拉菜单 Mode: Restyle a. 设置一个属性的下拉菜单: importplotly.graph_objects as goimportpandas as pd#load datasetdf = pd.read...