语法:类 plotly.graph_objects.Box(arg=None, alignmentgroup=None, boxmean=None, boxpoints=None, customdata=None, customdatasrc=None, dx=None, dy=None, fillcolor=None, hoverinfo=无,hoverinfosrc=None,hoverlabel=None,hoveron=None,hovertemplate=None,hovertemplatesrc=None,hovertext=None,hovertextsrc...
Help onpackageplotly.graph_objsinplotly:NAMEplotly.graph_objsDESCRIPTIONgraph_objs===Thispackageimports definitionsforallofPlotly's graph objects.For more information,runhelp(Obj)on anyofthe following objects defined here.The reasonforthepackagegraph_objs and the module graph_objs is to provide a cle...
设置全局字体 注意, traces和其他layout components中使用的字体继承自全局字体 常用属性有: color plot_bgcolor 设置x和y轴之间(in-between)的绘图区域的颜色 paper_bgcolor 设置绘制图形的纸张的颜色 xaxis plotly.graph_objects.layout.XAxis实例 或 兼容性的属性的字典 常用属性有 title x轴的坐标轴标签 type ...
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...
import plotly.graph_objects as go 基于px实现 px.area creates a stacked area plot. Each filled area corresponds to one value of the column given by the line_group parameter. px.area实现的是一个堆叠的面积图。每个填充的部分是通过给定的line_group参数来确定的,下面案例中采用的是自带的gdp数据集:...
import plotly.graph_objs as go from plotly.offline import plot 二、创建第一个图表 生成基本的折线图 创建一个基本的折线图来展示数据随着时间的变化趋势: # 创建Trace trace = go.Scatter(x=[1, 2, 3, 4], y=[10, 15, 13, 17]) 创建数据列表 ...
importplotly.graph_objects as goimportpandas as pd#load datasetdf = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/volcano.csv")#create figurefig =go.Figure()#Add surface tracefig.add_trace(go.Surface(z=df.values.tolist(), colorscale="Viridis"))#Update plot sizing...
3D Scatter Plot using graph_objects Class in Plotly-Python Plotly 是一个 Python 库,用于设计图形,尤其是交互式图形。它可以绘制各种图形和图表,如直方图、条形图、箱线图、散布图等等。它主要用于数据分析和财务分析。 plotly 是一个交互式可视化库。
import plotly.graph_objects as go 创建图表对象: 代码语言:txt 复制 fig = go.Figure() 添加图表数据: 代码语言:txt 复制 fig.add_trace(go.Scatter(x=[1, 2, 3], y=[4, 5, 6], mode='lines', name='line')) 更新图表数据: 代码语言:txt 复制 fig.data[0].x = [1, 2, 3, ...
在数据可视化领域,箱线图(Box Plot)是一种强大的工具,用于展示数据的分布特征、集中趋势以及异常值。 它不仅能够快速揭示数据的偏态、离散程度,还能帮助我们识别潜在的数据问题。 本文将从基础绘制到业务实战,系统讲解如何用Plotly构建交互式箱线图,并掌握其在异常值检测、多组对比分析中的核心应用。