import plotly.graph_objects as goimport numpy as npt = np.linspace(, 10, 30) # 0-10之间随机生成50个数字x, y, z = np.cos(t), np.sin(t), t # 设置3个变量fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(x=x,
本文将介绍如何使用Python和Plotly来绘制各种类型的3D图形,并给出代码实例。 准备工作 首先,确保你已经安装了Plotly库。你可以使用pip命令来安装: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pip install plotly 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...
所有图表返回 plotly.graph_objects.Figure 对象，可通过 .update_layout() 或 .update_traces() 进一步自定义修改格式。需安装依赖：pip install plotly pandas。
plotly 是一个交互式可视化库。 使用graph_objects类的散点图 如果plotly express 没有提供好的起点,那么可以使用 plotly.graph_objects 中的 go.Scatter3D 类。散点图是那些数据点在水平轴和垂直轴上表示的图表,以显示一个变量如何影响另一个变量。属性的模式决定了数据点的外观。 语法:plotly.graph_objects.Scat...
import plotly.graph_objects as goimport numpy as np# 生成数据x, y, z = np.random.multivariate_normal( mean=[0, 0, 0], cov=np.eye(3), size=200).Tfig = go.Figure()fig.add_trace(go.Scatter3d( x=x, y=y, z=z, mode='markers', marker=dict( size=...
在Plotly中,可以使用plotly.graph_objects模块创建3D biplot。首先,需要导入所需的模块: 代码语言:txt 复制 import plotly.graph_objects as go 接下来,可以使用go.Scatter3d类创建3D biplot。这个类可以接受样本点的坐标和变量的权重作为输入。下面是一个简单的示例: ...
import plotly.graph_objects as goimport numpy as np# 生成时间序列数据t = np.linspace(, 10, 100) # 时间轴y = np.sin(t) # 正弦波数据# 创建动画帧，每帧显示一部分数据frames = [go.Frame(data=[go.Scatter(x=t[:i], y=y[:i])]) for i inrange(1, len(t) + 1)]# 配置图表和...
3D散点图适用于展示三个维度的数据分布。import plotly.graph_objects as go # 示例数据 x = [1,...
import plotly.graph_objects as go 3D Scatter(3D散点图):基于plotly_express 基本3D图形 最简单的3D图形,通过使用px.scatter_3d来绘制: fig = px.scatter_3d( iris, x="sepal_length", y="sepal_width", z="petal_width", color="species"
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 ...