'hoverData')])def disp_hover_data(hover_data): return hover_data现在，如果你检查...
import plotly.express as px data = px.data.gapminder() data_canada = data[data.country == 'Canada'] fig = px.bar(data_canada, x='year', y='pop', hover_data=['lifeExp', 'gdpPercap'], color='lifeExp', labels={'pop':'population of Canada'}, height=400)fig.show() 调整样式后...
hover_data=["tip", "size"], height=400, title='小费案例') fig.show() 基于go实现水平柱状图 基础图形 fig = go.Figure(go.Bar( x=df1["score"].tolist(), # x轴数据 y=df1["name"].tolist(), # y轴数据 orientation='h')) fig.show() 设置颜色和模式 import plotly.graph_objects as ...
df = pd.DataFrame(data) 使用hover_text作为悬停文本标签: 代码语言:txt 复制 fig = px.scatter(df, x='x', y='y', hover_name='label', hover_data=['hover_text']) 在上述代码中,我们将hover_name参数设置为label列,这将作为悬停文本标签的显示内容。然后,我们使用hover_data参数将hover_text列...
将悬停数据添加到密度热图可以增强数据可视化的交互性和信息传达能力。悬停数据是指当鼠标悬停在图表上时显示的相关数据信息。在Plotly中,可以通过使用hover_data参数来实现这一功能。 具体步骤如下: 导入所需的库和模块: 代码语言:txt 复制 import plotly.express as px ...
hover_data=['lifeExp', 'gdpPercap'], color='lifeExp', &...
hover_data=['lifeExp', 'gdpPercap'], color='lifeExp', labels={'pop':'population of Canada'}, height=400) fig.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 调整样式后会明显发现数据展示会友好很多,能够清楚的看到数据的增长程度。除了柱状图之外还有其他的散点图,折线图,饼状图,条形图,箱型图等等...
import plotly.express as pxdata = px.data.gapminder() # 导入自带的数据data_canada = data[data['country'] == 'China'] # 筛选数据fig = px.bar(data_canada, x='year', y='pop', hover_data=['人均寿命', '人均国内生产总值'], # 鼠标点击时的浮动数据 color='lifeExp', ...
importplotly.expressaspx# 创建数据data={'Score':[85,90,88,78,92,80,88,90,82,85],'Subject':['Math']*5+['Physics']*5,'Student':['Alice','Bob','Charlie','David','Eve']*2}# 创建箱线图fig=px.box(data,x='Subject',y='Score',color='Subject',points='all',hover_data=['Studen...
还可以通过参数 hover_name 来指定当鼠标悬浮的时候,展示的信息 还可以根据数据集中不同的数据类型进行图表的拆分 px.scatter(gap2007, x="gdpPercap", y="lifeExp", color="continent", size="pop", size_max=60, hover_name="country", facet_col="continent", log_x=True) ...