# generating random numbers on y-axis y=np.random.randn(20) # plotting scatter plot on x and y data with # 'lines' as mode fig=go.Figure(data=go.Scatter(x=x,y=y,mode='lines')) # setting the y-axis range from -3 to 3 fig.update_layout(yaxis_range=[-3,3]) # to display ...
value=120,delta={'reference':100},gauge={'axis':{'visible':True,'range':[None,...
importnumpyasnpimportplotly.graph_objsasgo epoches=np.arange(20)accs=1-0.9/(epoches+1)data=go.Scatter(x=epoches,y=accs,mode="lines+markers",name="acc",marker=dict(size=8,color="blue"),line=dict(width=2,color="blue",dash="dash"))layout={"title":"accuracy via epoch","xaxis.title...
top=sheet.range('A1').top) # 保存 Excel 文件 output_excel_path = 'output
)# 通过参数layout指定,其实应该是 layout=go.Layout(title="这是标题", ...)# 但我们直接传入一个字典也是可以的,而且个人觉得传入字典要更加方便fig = go.Figure(data=[trace0], layout={"title":"这是标题","xaxis_title":"这是x轴","yaxis_title":"这是y轴",# x轴坐标倾斜60度"xaxis": {"...
在上述示例中,我们使用了go.Scatter来创建一个折线图,并将日期数据作为x轴的标签。在update_layout方法中,我们通过设置xaxis的相关属性,将日期作为刻度显示。 以上步骤是使用Plotly将特定日期作为x轴标签的基本过程。具体的数据和图表类型可以根据你的需求进行调整。
上面导入的 plotly.graph_objs 专门用来绘制图表,比如 go.Scatter 是散点图,在 plotly 中,图表被称为轨迹(trace)。而轨迹如果想显示,那么必须显示在画布上,当然一个画布可以显示多个轨迹。所以结论如下:我们根据自己的需要来创建轨迹,然后再创建一张画布,它是用于展示轨迹(图表)所不可或缺的舞台,最后将轨迹展示在...
.set_xlabel("concerns per 1,000") ) 我们成功地将 x 轴标签设置为“每 1,000 个关注点”,但这样做时,我们返回了一个 Text 对象并丢失了宝贵的 Axis 对象,该对象允许我们访问宝贵的方法来进一步修改图表。太糟糕了! 这是解决上述限制的另一种方法, ...
graph_objs as go import plotly.plotly as py import plotly from plotly import tools plotly.tools.set_credentials_file(username='XXX', api_key='XXX') init_notebook_mode(connected=True) pd.set_option('display.max_columns', 100) df = pd.read_csv('house_train.csv') df.drop('Id', axis...
yaxis2=dict(range=self.y_range) )returnfigdefrectOriginArea(self, fig):""" 将放大的区域框起来 :param fig: go.Figure实例 """fig.add_trace(go.Scatter(# 从左上角开始,顺时针连线x=np.array(self.x_range)[[0,1,1,0,0]], y=np.array(self.y_range)[[1,1,0,0,1]], ...