在gauge参数中，我们可以进一步自定义axis（仪表的范围）、steps（仪表的分段）和threshold（仪表上标记的...
xref、yref:x轴坐标参考参数、y轴坐标参考参数。如果参考参数等于“paper”(画纸模式),则注释文字的x、y坐标分别以画纸左下角(0, 0)为原点、以右上角(1, 1)为坐标最大值,x、y采用小数形式;如果参考参数等于“x”、“y”,则表示使用x、y数据数组的坐标参数作为注释字符串的坐标 (八)、Axis坐标轴参数 ...
xaxis:x 坐标轴的属性,可以传入一个字典,来设置坐标轴,比如:tickangle 就是将坐标倾斜。尤其在坐标值比较长的时候,我们就可以通过倾斜的方式来避免堆叠在一起。角度大于0顺时针,小于0逆时针。 yaxis:y 坐标轴的属性 ,和 x 坐标轴一样,可以设置非常多的属性。具体能设置哪些,后面单独罗列出来; width:画布的宽...
for y_trace, label, color in zip(y_data, labels, colors): # labeling the left_side of the plot annotations.append(dict(xref='paper', x=0.05, y=y_trace[0], xanchor='right', yanchor='middle', text=label + ' {}%'.format(y_trace[0]), font=dict(family='Arial', size=16), ...
xaxis= dict(title= 'World Rank',ticklen= 5,zeroline= False), yaxis= dict(title= 'Citation',ticklen= 5,zeroline= False) ) #4.将graph部分和layout部分组合成figure对象,绘图 fig = dict(data = data, layout = layout) iplot(fig)
zaxis=ZAxis( gridcolor='rgb(255, 255, 255)', zerolinecolor='rgb(255, 255, 255)', showbackground=True, backgroundcolor='rgb(230, 230,230)') ) ) fig = Figure(data=data, layout=layout) py.iplot(fig,) image.png 折线图 importnumpyasnp ...
go.Bar(x=keys, y=vals, hovertemplate="<b>Key:</b> %{x}<br><b>Value:</b> %{y}<extra></extra>") ) # 更新完善图表 fig.update_layout( font_family="Averta", hoverlabel_font_family="Averta", title_text="直方图", xaxis_title_text="X轴-键", ...
'axis': {'range': [None, 5]}, 'steps' : [ {'range': [0, 2.5], 'color':...
xaxis=dict(title='x 轴'), yaxis=dict(title='y 轴')) data=[trace1] #有多个图就构造多个trace fig=go.Figure(data=data,layout=layout) fig.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17.
"xaxis_title":"这是x轴", "yaxis_title":"这是y轴", # x轴坐标倾斜60度 "xaxis": {"tickangle":60} } ) fig 我们看到指定 layout 参数即可给画布设置一些额外属性,该参数可以接收一个字典,通过里面的 key 来指定画布属性,比如: title:标题; ...