导入Plotly.js 库 import Plotly from 'plotly.js-dist' 1. 在组件挂载时创建热力图 onMounted(() => { // ... }) 1. 2. 3. 定义热力图数据 var data = [ { x: xValues, y: yValues, z: zValues, type: 'heatmap', colorscale: colorscaleValue, showscale: false, }, ] 1. 2. 3. ...
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' }); 3. 检查CSS样式 有时候,外部CSS样式可能会影响到图表的显示...
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...
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...
此代码使用d3.js库加载外部CSV数据,该数据包含了海拔高度信息。 2. 创建3D曲面图 var data = [ { z: z_data, type: 'surface', colorscale: 'Viridis', }, ] 此代码创建了一个3D曲面图,其中z_data包含了海拔高度信息。type属性指定了曲面的类型,colorscale属性指定了颜色方案。 3. 创建交互式菜单 var...
cone跟踪没有color属性，您可以在该属性中指定Map到色标的数字数组。您只能使用cmin和cmax定义colorscale...
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...
colorscale = colorscale, autocolorscale = False, # 位置由各州的编号,即缩写表示 locations = df['code'], # 每个州的颜色深度由出口总值表示,出口总值越高颜色越紫 z = df['total exports'].astype(float), locationmode = 'USA-states',
plotly.express as px data = np.genfromtxt('values.dat', dtype=float) # The shape of X, Y and Z is (10,1) X = data[:,0:1] Y = data[:,1:2] Z = data[:,2:3] fig = go.Surface(x=X, y=Y, z=Z, name='Surface plot', colorscale=px.colors.sequential.Plotly3) plot(...
fromplotly.offlineimportdownload_plotlyjs,init_notebook_mode,plot,iplot init_notebook_mode(connected=True) importnumpyasnp #第一步:创建数据 n=1000 x=np.random.randn(n) y=np.random.randn(n) #第二步:把数据放入go对象 go.Scatter(x=x,y=y,mode='markers',marker=dict(color='red',size=8)...