# 创建柱状图fig=px.bar(data,x='continent',y='pop',title='2007 年各大洲人口')# 设置柱子宽度和柱组间隔fig.update_layout(bargap=0.6,# 控制柱子宽度,0.2表示柱子之间有20%的空隙bargroupgap=0.1# 控制不同柱组之间的间隔,0.1表示柱组之间有10%的空隙)# 显示图表fig.show() 如何添加注释 In 8: 代...
fig.update_layout(title='Animated Line Plot',xaxis_title='X-axis',yaxis_title='Y-axis',updatemenus=[dict(type='buttons',showactive=False,buttons=[dict(label='Play',method='animate',args=[None,dict(frame=dict(duration=100,redraw=True),fromcurrent=True)])])])# Show the plot fig.show(...
fig = px.bar( information, x="days", y="number") fig.show() # 默认水平显示 fig = px.bar( information, x="days", y="number") fig.update_layout(xaxis_tickangle=-45) # 倾斜角度设置 fig.show() # 结果是向左倾斜 基于go方法实现的x轴标签倾斜: import plotly.graph_objects as go mon...
trace0 = go.Scatter(x=covid_19_deaths["date"],y=covid_19_deaths["count"],line={"width": 3,"color": "rgba(255, 30, 186, 1)","dash": "dot" # 指定为虚线})fig = go.Figure(data=[trace0],layout={"template": "plotly_dark","title": "当前死亡人数"})fig "dash" 表示线条的...
fig.update_layout(title='Basic Line Plot', xaxis_title='X-axis', yaxis_title='Y-axis') # 显示图表 fig.show() 使用Plotly创建一个简单的线条图。 使用NumPy生成样本数据,然后使用Plotly的go.Scatter创建线条图。 02 带有颜色渐变的散点图
在Plotly 中,update_layout 方法用于更新图表的布局。通过这个方法,可以修改图表的标题、轴标签、颜色等属性。 使用update_layout 方法的基本语法如下: fig.update_layout( title="New Title", xaxis_title="New X-axis Title", yaxis_title="New Y-axis Title", font=dict( family="Courier New, monospace"...
首先，让我们创建一个简单的折线图：import plotly.graph_objects as goimport numpy as np# Generate sample datax = np.linspace(0, 10, 100)y = np.sin(x)# Create a basic line plotfig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y, mode='lines'))# Add title and labelsfig.update_layout(title...
fig.update_layout(title="A Bar Chart")# 这个时候也是可以更新图像的标题 fig.show() 绘制出来的结果还是一样的. Plotly更新图像 上面我们说到使用graph object的一个好处就是可以很方便的更新图像. 这个更新可以指向图像中添加新的内容, 或是更改图像的布局等. 我们还是看下面的例子来进行说明. ...
fig.update_layout(title="A Bar Chart")# 这个时候也是可以更新图像的标题 fig.show() 绘制出来的结果还是一样的. Plotly更新图像 上面我们说到使用graph object的一个好处就是可以很方便的更新图像. 这个更新可以指向图像中添加新的内容, 或是更改图像的布局等. 我们还是看下面的例子来进行说明. ...
( # 创建Figure对象,并添加Contour对象作为数据源z=Z,x=x,y=y,contours=dict(coloring ='heatmap',showlabels = True,labelfont = dict(size = 12,color = 'white')) # 设置等高线的颜色、标签和字体等属性)])fig.update_layout(title='Contour Plot of Z=X^2+Y^2') #// 更新布局设置标题fig....