import matplotlib.pyplot as plt import plotly.graph_objs as go from plotly.graph_objs import Bar from plotly.offline import plot # 创建Matplotlib图表 x = [0, 1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10, 12] plt.plot(x, y) plt.title('Sample Line Chart') # 获取Matplotlib图表的Figu...
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...
import plotly.graph_objects as go import numpy as np # 生成示例数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) # 创建一个基本的线条图 fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y, mode='lines')) # 添加标题和标签 fig.update_layout(title='Basic Line Plot', xaxis_title='X-ax...
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 = px.line(data, y='tip', color='sex') # 显示plot fig.show() 复制代码 条形图 Plotly 中的条形图可以使用 plotly.express 类的 bar() 方法创建。 例子: import plotly.express as px import pandas as pd # 读取数据库 data = pd.read_csv("tips.csv") ...
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...
importplotly.graph_objectsasgo# 创建数据x=[1,2,3,4,5]y=[1,3,2,4,5]# 创建图表fig=go.Figure(data=go.Scatter(x=x,y=y))# 设置图表布局fig.update_layout(title='Simple Line Chart',xaxis_title='Time',yaxis_title='Value')# 显示图表fig.show() ...
/usr/bin/env python2import plotly.offlineaspltoff3import plotly.graph_objsasgo45def line_plots(name="line_plots.html"):6dataset ={7'time': [],8'rx': [],9'tx': [],10'util': []11}12with open("./log.txt")asf:13i =014forlineinf:15items =line.split()16dataset['time']....
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。