bordercolor="Black", # 图例边框颜色和宽度 borderwidth=2 ) ) fig.show() Graph Objects设置图例 下面的多个案例都是基于plotly.graph_objects来进行图例的设置: 图例名称 fig = go.Figure() fig.add_trace(go.Scatter( x=[1, 2, 3, 4, 5], y=[1, 2, 3, 4, 5], name="图1" # 图例名称 ...
graph_objects as go data = [1, 2, 3, 4, 5] fig = go.Figure(data=[go.Histogram(x=data)]) fig.show() 接下来,可以使用布局选项和样式属性来改变直方图的颜色。以下是一些常用的方法: 使用marker属性来改变直方图的颜色。可以通过设置marker属性的color参数来指定颜色。例如,将直方图的颜色设置为红色:...
Plotly中有两种方式来绘制子图,基于plotly_express和 graph_objects。 但是plotly_express只支持 facet_plots(切面图) 和 marginal distribution subplots(边际分布子图),只有graph_objects是基于make_subplots模块才能够绘制真正意义上的多子图。下面通过实际例子来讲解。 import pandas as pd import numpy as np import p...
graph_objects 类的 scatter() 方法产生一个散点轨迹。属性的模式决定了数据点的外观。 语法:plotly.graph_objects.Scatter(arg=None, cliponaxis=None, connectgaps=None, customdata=None, customdatasrc=None, dx=None, dy=None, error_x=None, error_y=None, fill=None , fillcolor=None, groupnorm=Non...
import plotly.graph_objects as gocolors = ['lightslategray',] * 5colors[1] = 'crimson'fig = go.Figure(data=[go.Bar( x=['Feature A', 'Feature B', 'Feature C','Feature D', 'Feature E'], y=[20, 14, 23, 25, 22], marker_color=colors # 颜色可以使单个颜色（标量）...
使用graph_objects 的热图 热图是数据的二维图形表示,其中包含在矩阵中的各个值用颜色表示。 语法:plotly.graph_objects.Heatmap(arg=None, autocolorscale=None, colorbar=None, colorscale=None, x=None, y=None, z=None, **kwargs) 参数: arg: 与此构造函数兼容的属性字典 ...
import plotly.graph_objects as go # 创建数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [1, 4, 9, 16, 25] # 创建图表对象 fig = go.Figure() # 添加线条 fig.add_trace(go.Scatter(x=x, y=y, mode='lines', line=dict(color='red'))) # 设置布局 fig.update_layout(title='Line Chart', x...
import plotly.graph_objects as go# 修改水平参数即可fig = go.Figure(go.Bar(x=[20, 14, 23],y=['giraffes', 'orangutans', 'monkeys'],orientation='h'))fig.show() 箱型图 箱形图(Box-plot)又称为盒式图或箱线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。在各种领域...
showocean=True, oceancolor="#99cccc", showlakes=True, lakecolor="Blue", showrivers=True, rivercolor="Blue" ) fig.show() 颜色参数可以提供十六进制或RGB代码,以便更好地定制。 最终图形 下面,我们将看到我们的最终图表及其交互功能: 结束 Plotly Graph Objects真正是Plotly进入交互式可视化之战的入口。通...
import plotly.graph_objects as go# 生成画布fig = go.Figure()# 添加3个图形轨迹fig.add_trace(go.Bar( y=['小明', '小红', '张三'], x=[120, 74, 103], name='语文', orientation='h', marker=dict( color='rgba(246, 78, 139, 0.6)', line=dict(color='rgba(246, 78, 139, 1.0)'...