import plotly.graph_objects as gofig = go.Figure(go.Sunburst( labels=["Root", "A", "B", "A1", "A2", "B1"], parents=["", "Root", "Root", "A", "A", "B"], values=[0, 10, 15, 5, 5, 15], marker=dict(colors=["gold", "lightgreen", "pink"]), bra...
plotly有两种绘图方式，其一是原始graph_objects，其二是Plotly Express。我们这里用到的是后者，至于其中的区别，大概就是后者是高级版本，封装了很多后者的复杂操作，可以直接用pandas.Dataframe类型，是现在主推的。1. 柱状图 我们知道，在excel插入图表的时候，柱状图一般可选堆叠柱状图和簇状柱状图。柱状图：# 自带数据...
graph_objects: 底层绘图接口,包含了所有图表对象和布局(graph_objs与其是同名包) io: 底层接口,用于展示和读写图表 colors: 用于配置图表颜色相关 data: 提供了一些内置的数据集加载功能,例如iris、tips数据集 实际上,为了极简入门plotly并快速上手使用,或许只需重点了解plotly.express和plotly.graph_objects两个子模...
导入库 本文中介绍的树图还是会使用 plotly_express 和 plotly.graph_objects 两种方法来绘制,下面还是先导入库: 代码语言:txt AI代码解释 import pandas as pd import numpy as np import plotly_express as px import plotly.graph_objects as go from plotly.subplots import make_subplots # 画子图 基于plotly_...
graph_objects: 底层绘图接口,包含了所有图表对象和布局(graph_objs与其是同名包) io: 底层接口,用于展示和读写图表 colors: 用于配置图表颜色相关 data: 提供了一些内置的数据集加载功能,例如iris、tips数据集 实际上,为了极简入门plotly并快速上手使用,或许只需重点了解plotly.express和plotly.graph_objects两个子模...
import plotly.graph_objects as go from plotly.colors import n_colors import numpy as np np.random.seed(1) data = (np.linspace(1, 2, 12)[:, np.newaxis] * np.random.randn(12, 200) + (np.arange(12) + 2 * np.random.random(12))[:, np.newaxis]) ...
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）...
本文中介绍的树图还是会使用 plotly_express 和 plotly.graph_objects 两种方法来绘制,下面还是先导入库: importpandasaspdimport numpyasnp importplotly_expressaspximport plotly.graph_objectsasgofrom plotly.subplotsimportmake_subplots# 画子图 基于plotly_express绘制 ...
使用graph_objects类的树形图 Treemapping 是一种数据可视化程序,可用于使用封闭的矩形展示分级数据。数据通过使用矩形、尺寸和绘图颜色表示为分支和子分支。树形图有助于明显区分数据值之间的类别。 语法:class plotly.graph_objects.Treemap(arg=None, branchvalues=None, count=None, customdata=None, hoverinfo=None...
定义了一个颜色列表colors,其中包含了两个自定义颜色。 在添加每个组的柱状图时,使用marker_color参数为每个组指定了不同的颜色。 图例变化: 使用legend参数来自定义图例的布局。 设置orientation="h"将图例的方向改为水平。 调整了图例的位置,使其位于图表的底部右侧。