title= 'Heatmap with Annotations' ) fig.show()八：雷达图 雷达图显示多维数据...
values="number", # 不同颜色:RdBu、Peach color_discrete_sequence=px.colors.sequential.Plotly3 # Plotly3可以变成不同颜色 ) fig.show() 第三种是通过字典的形式来设置颜色: fig = px.pie( fruit, names="name", values="number", color="name", color_discrete_map={ # 下面是通过字典形式来设置每...
基础图形: scatter, line, area, bar, funnel, timeline部分到整体图表: pie, sunburst, treemap, funnel_area一维分布图: histogram, box, violin, strip二维分布图: density_heatmap, density_contour矩阵的输入图: imshow三维图: scatter_3d, line_3d多维图: scatter_matrix, parallel_coordinates, parallel_ca...
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.sh...
importplotly.graph_objsasgo # 准备数据 z=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] # 创建热力图 fig=go.Figure(data=go.Heatmap(z=z)) # 设置图形布局 fig.update_layout(title='简单热力图') # 显示图形 fig.show() 上述代码将创建一个简单的热力图,其中的值矩阵z为一个3x3的矩阵,...
Heatmap(z=z)) # 设置图形布局 fig.update_layout(title='简单热力图') # 显示图形 fig.show() 上述代码将创建一个简单的热力图,其中的值矩阵z为一个3x3的矩阵,表示热力图的各个区域的值。 添加交互式功能 我们还可以添加一些交互式功能,例如在悬停时显示每个区域的数值。 import plotly.graph_objs as go...
# Load the plotly packagelibrary(plotly)# Data: mtcars:data <-as.matrix(mtcars)# Normalize datadata <-apply(data,2,function(x){x/mean(x)})# Heatmapp <-plot_ly(x=colnames(data),y=rownames(data),z =data,type ="heatmap",colorscale="Earth",showscale =F)%>%layout(margin =list(l...
fig = go.Figure( data=go.Heatmap(z=z_values, y=[str(x) for x in params_1], x=[str(x) for x in params_2]), layout=go.Layout( title="Analysis results", xaxis=dict(title='Diameter'), yaxis=dict(title='Max Distance') ), ) fig.show() Run Code Online (Sandbox Code Playgro...
show() Output: Use Heatmap() Function of Plotly to Create Heatmap in Python We can also use the Heatmap() function of plotly.graph_objects to create a heatmap of the given data. We must pass the x, y, and z-axis values inside the Heatmap() function. The z-axis values belong ...
Python 在数据可视化方面有非常多的第三方库,比如 matplotlib, pyecharts, bokeh 等等,但个人最喜欢的莫过于 plotly 这个库。plotly 被称为数据可视化神器,首先它支持很多很多种图表,并且参数可以自由设置,最关键的是画出来的图非常漂亮。毕竟在数据可视化方面,图表的颜值也是很重要的。