玩转数据可视化：Plotly模块入门全解 Plotly是一个强大的Python可视化库，可以创建交互式的、出版质量的图表。以下是Plotly的基本用法详解：1. 安装Plotly pip install plotly 2. 基本图表类型 折线图 import plotly.graph_objects as go# 创建数据x = [1, 2, 3, 4, 5]y = [1, 4, 9, 16, 25]# 创建...
fig = go.Figure(data=data, layout=layout) plot(fig, filename='multi-series-line-chart.html') 每个Trace代表一个数据系列,您可以通过为每个Trace设置不同的样式或添加name属性来区分它们。 四、数据可视化的高级技巧 使用子图布局 Plotly也允许你在同一个图表中构建子图布局,以便并排查看不同类型的图表。使用...
Plotly已经成功安装,现在让我们使用一些高级的Python代码示例来深入了解它的功能。 示例 示例1:基本折线图 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importplotly.graph_objectsasgoimportnumpyasnp # Generate sample data x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)# Create a basic line plot fig=go.F...
Plotly 中的折线图看起来比较直观,并且是 plotly 的杰出合并,它管理各种类型的数据并组装易于样式的统计数据。使用px.line 将每个数据位置表示为一个顶点 例子: import plotly.express as px import pandas as pd # 读取数据库 data = pd.read_csv("tips.csv") # 绘制散点图 fig = px.line(data, y='tip...
Remember though that when you use this technique, you can use any of Python’snamed colors. You can also use hex colors. Experiment and find some colors that you like. EXAMPLE 3: Create a Line Chart with Multiple Lines Next, let’s create a line chart with multiple lines, where every ...
fig.update_layout(title='Interactive Line Chart', xaxis_title='X-axis', yaxis_title='Y-axis')# 显示图表fig.show() 运行以上代码后,将会在浏览器中显示一个交互式的折线图。你可以使用鼠标进行缩放、拖动和悬停等交互操作。 除了基本的图表类型外,Plotly还提供了许多高级功能,如子图、多轴、动画等,可以...
fig.update_layout(title= 'Funnel Chart' ) fig.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 图片 Plotly 是一个功能强大、用途广泛的 Python 数据可视化库。本文展示了各种基本示例,演示了不同的绘图类型和交互功能。通过这些代码示例来探索 Plotly 的功能并提高您的数据可视化技能。
plt.title('Simple Line Chart')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis') # 显示图例 plt.legend() # 显示图表 plt.show() 上述代码首先导入Matplotlib库,然后创建了一组简单的数据并使用plt.plot绘制了折线图。接着,添加了标题和坐标轴标签,并通过plt.legend显示图例。最后,通过plt.show显示图表...
_groupby_datebr['ZHVI_5BedroomOrMore'])data=[trace1,trace2,trace3,trace4,trace5]layout=go.Layout(barmode="group",title="Bar Chart: Mean House Values by Bedrooms and Year",xaxis=dict(title='Year',ticklen=5,zeroline=False),yaxis=dict(title='Mean House Values',ticklen=5,zeroline=...
在python交互环境下运行以下初始化命令,生成认证的安全文件.plotly/.credentials。 import plotly plotly.tools.set_credentials_file(username='templarz', api_key='PtKMjV9gAzINZqmQRU4T') 初始化生成的Plotly的安全文件.plotly/.credentials在home目录下,在~/.plotly/.credentials下。在文件中会看到以下内容,就说明...