plotly_express:通常简写为px plotly.graph_objects:通常简写为go 内置数据集 在Plotly中内置了非常多的数据集,当我们导入了之后可以直接使用: 1、内置GDP数据集 gapminder = px.data.gapminder() gapminder.head() # 查看前5行数据 2、餐厅消费的数据集 tips = px.data.tips() tips.head() 3、数据领域非常...
然后可以按照以下步骤使用Scatter3d类: 导入必要的库: import plotly.graph_objects as go 复制代码 创建一个Scatter3d图表对象: fig = go.Figure(data=go.Scatter3d( x=[1, 2, 3, 4, 5], y=[1, 2, 3, 4, 5], z=[1, 2, 3, 4, 5], mode='markers' )) 复制代码 在这个例子中,我们创...
import plotly.graph_objects as go from datetime import datetime 创建日期数据和散点数据: 代码语言:txt 复制 dates = [datetime(2022, 1, 1), datetime(2022, 1, 2), datetime(2022, 1, 3)] values = [10, 15, 12] 创建散点图: 代码语言:txt 复制 fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=da...
import plotly.graph_objects as go 基础散点图 自定义数据 这种散点图应该是最基础的,直接传入x和y的值 代码语言:txt AI代码解释 fig = px.scatter(x=[0,2,4,6], y=[1,3,5,7] ) fig.show() 传入DataFrame型数据 代码语言:txt AI代码解释 fig = px.scatter(df, # 数据集 x="sepal_width", ...
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...
Scatter(x=t,y=y,mode='markers')# 调用Scatter函数,并设置模式为散点图 fig = go.Figure(data) # 将散点图放在图层上 fig.show() # 显示绘图 折线图: import plotly.graph_objects as go # 导入plotly.graph_objects import numpy as np # 生成数据 t = np.linspace(0, 10, 100) y = np....
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...
接下来，我们将使用Plotly的plotly.graph_objects模块来创建3D图形。我们还将使用numpy库生成一些示例数据。
importplotlyimportplotly.graph_objs as go'''初始化jupyter notebook中的绘图模式'''plotly.offline.init_notebook_mode()'''绘制一个基本的折线图,控制其尺寸为1600x600'''plotly.offline.iplot([{'x': [1, 2, 3],'y': [5, 2, 7]}], ...
scatter(x=x_data, y=y_data, color=x_data, # 颜色设置 text=x_data # 显示内容 ) fig.update_traces(textposition="top center") # 显示位置:顶部居中 fig.show() 6、绘制折线图:折线图可以理解成散点图的一种极限形式,下面例子中使用go方法实现 import plotly.graph_objects as go import numpy...