Plotly.newPlot('myDiv', [{ x: [1, 2, 3], y: [1, 3, 2], mode: 'markers', marker: { color: [1, 2, 3], // 使用数据值作为颜色的索引 colorscale: 'Viridis' // 指定颜色渐变方案 } }], { title: '颜色渐变示例' }); ...
下面的代码片段给出了 d3 颜色并从绘图中动态获取 Plotly 颜色,即即使 Plotly 更改颜色代码也是正确的。 var d3colors = Plotly.d3.scale.category10(); var color_div = document.getElementById('colors'); var data = []; for (var i = 0; i < 11; i += 1) { data.push({ x: [i], y...
导入Plotly.js 库 AI检测代码解析 import Plotly from 'plotly.js-dist' 1. 在组件挂载时创建热力图 AI检测代码解析 onMounted(() => { // ... }) 1. 2. 3. 定义热力图数据 AI检测代码解析 var data = [ { x: xValues, y: yValues, z: zValues, type: 'heatmap', colorscale: colorscaleVa...
Plotly基于plotly.js,它是一个高级图表库,与Bokeh一样,Plotly的强项是制作交互式图 ,有超过30种图表类型,提供了一些在大多数库中没有的图表,如等高线图、树状图、科学图表、统计图表、3D图表、金融图表等。Plotly有以下几个优点: 支持多种编程语言,如Python, R, Julia和JS,可以满足不同用户的需求和偏好。 提供...
Plotly.newPlot('myDiv', [{ x: [1, 2, 3], y: [1, 3, 2], mode: 'markers', marker: { color: [1, 2, 3], // 使用数据值作为颜色的索引 colorscale: 'Viridis' // 指定颜色渐变方案 } }], { title: '颜色渐变示例' }); ...
colorscale=colorscale)] fig = Figure(data=data) plot = offline.plot(fig, filename="testout.html") zmin=0, zmax=3 zmin=0, zmax=20 顺便贴一下plotly.js的代码: vardata=[{z:[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],type:'heatmap',colorscale:[[0,'rgb(255, 0, 0)'],// 0%处的颜色...
<!-- Load plotly.js into the DOM --> My description. var colorscaleValue = [ [0, '#ADD8E6'], [1, '#000080'] ]; var data = [ { z: [[41, 60, 25, 24, 28], [56, 27, 14, 45, 17], [47, 17, 12, 47, 17]], x...
绘图使用相同的 颜色 如此d3s scale.category10() 功能。10种颜色后,整个配色方案再次从0开始。 颜色代码可以找到 KDD的答案。下面的片段给出了D3颜色,并从图中动态地采用斑点颜色,即即使绘图地改变颜色代码是正确的。 var d3colors = Plotly.d3.scale.category10(); var color_div = document.getElementById...
在plotly.js中,可以将数组[1, 2, ... , 1000]传递给color和不包含白色的built-incolorscale。这是密码笔。 function rand() { return Math.random(); } /* create an array of random numbers */ var trace1 = { x: Array.from({length: 1000}, (_, i) => i + 1), y: Array.from({leng...
plotly()中的Colorscale 、、、 我正在尝试创建具有缩放颜色的plotly条形图。我已经知道如何通过变量调整颜色比例,但不知道如何选择其他调色板。例如,我想使用RBrewerPallet。下面是一个例子。library(plotly)airquality %>% group_by(Month) %>% summarise(total = sum(Wind)) %>% plot_ly 浏览3提问于2018-03...