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. 多组图像绘制在一起-add_trace 首先我们可以使用add_trace的功能, 将多幅图像绘制在一起, 下面我们将barchart和linechart绘制在一起...
import plotly.graph_objects as go 创建数据 categories = ['Category A', 'Category B', 'Category C']values = [10, 15, 13]创建柱状图 fig = go.Figure(data=go.Bar(x=categories, y=values))fig.update_layout(title='Interactive Bar Chart', xaxis_title='Categories', yaxis_title='Values')fi...
它包含需要 Plotly 服务器响应的函数。 plotly.graph_objects 模块包含负责创建绘图的对象(图形、布局、数据和绘图的定义,如散点图、折线图)。 Figure 可以表示为 dict 或 plotly.graph_objects.Figure 的实例,并且这些在传递给 plotly.js 之前被序列化为 JSON。图形表示为树,其中根节点具有三个顶层属性 - 数据、...
plotly.express有两个函数scatter和line,go.Scatter可以使用用于绘制点(制造商)或线,取决于mode. 的值 Python3实现 importnumpyasnp importplotly.graph_objectsasgo x=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] y=[1,3,4,5,6] fig=go.Figure(data=go.Scatter(x=x,y=y)) fig.show() 输出: 示例3:使用 Iris ...
通过这段代码,Plotly会生成一个叫做line-chart.html的文件,你可以用浏览器打开它,查看生成的折线图。 具有自定义选项的折线图 为了使折线图具有更好的表现力,可以添加更多的自定义选项,如设置线的颜色、宽度、图表的背景色等: trace = go.Scatter( x=[1, 2, 3, 4], ...
import plotly.graph_objects as go import numpy as np # 生成示例数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) # 创建一个基本的线条图 fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y, mode='lines')) # 添加标题和标签 fig.update_layout(title='Basic Line Plot', xaxis_title='X-ax...
importplotly.graph_objectsasgo # 标准引用格式,一般简写为:goimportplotly.expressaspx # 标准引用格式,一般简写为:px tips=px.data.tips()# plotly内置数据集:tips # 使用graph_objects绘图流程需要三步 line=go.Scatter(x=tips['total_bill'],y=tips['tip'],mode='markers')# ① 创建图表对象 ...
import plotly.graph_objects as go values = [ 500 , 450 , 350 , 300 , 200 ] fig = go.Figure(go.Funnel(y=[ 'Stage 1' , 'Stage 2' , 'Stage 3' , 'Stage 4' , 'Stage 5' ], x=values, textinfo= 'value+percent initial' )) fig.update_layout(title= 'Funnel Chart' ) fig.sho...
importplotly.graph_objectsasgoimportnumpyasnp # 生成示例数据 x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)# 创建一个基本的线条图 fig=go.Figure(data=go.Scatter(x=x,y=y,mode='lines'))# 添加标题和标签 fig.update_layout(title='Basic Line Plot',xaxis_title='X-axis',yaxis_title='Y-axis')# ...
import plotly.graph_objects as go import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y, mode='lines')) fig.update_layout(title='Basic Line Plot', xaxis_title='X-axis', yaxis_title='Y-axis') ...