Python 在数据可视化方面有非常多的第三方库,比如 matplotlib, pyecharts, bokeh 等等,但个人最喜欢的莫过于 plotly 这个库。plotly 被称为数据可视化神器,首先它支持很多很多种图表,并且参数可以自由设置,最关键的是画出来的图非常漂亮。毕竟在数据可视化方面,图表的颜值也是很重要的。 很多人认为,pandas 和 plotly ...
1importplotly.plotly2importplotly.graph_objs as pg345defline_plots(output_path):6"""7绘制普通线图8"""9#数据,x为横坐标,y,z为纵坐标的两项指标,三个array长度相同10dataset = {'x': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],11'y': [5, 4, 1,3, 11, 2, 6, 7, 19, 20],12'z...
现在我们已经安装了Plotly，让我们通过一系列高级 Python 代码示例来探索它的用法。03基本折线图 首先，让我们创建一个简单的折线图：import plotly.graph_objects as goimport numpy as np# Generate sample datax = np.linspace(0, 10, 100)y = np.sin(x)# Create a basic line plotfig = go.Figure(data...
importplotlyimportplotly.graph_objsasgo'''初始化jupyter notebook中的绘图模式'''plotly.offline.init_notebook_mode()'''绘制一个基本的折线图,控制其尺寸为1600x600'''plotly.offline.iplot([{'x': [1,2,3],'y': [5,2,7]}],image_height=600,image_width=1600) ...
今天我们来学习一下如何使用Python的Plotly绘图工具,绘制饼图 使用Plotly绘制饼图的方法,我们需要使用graph_objs中的Pie函数 函数中最常用的两个属性values,用于赋值给需要可视化的数据 另外一个属性labels则是表示不同数据所对应的标签 我们先看一个例子 importplotly as pyimportplotly.graph_objs as go ...
一,plotly.graph_objs绘图原理 plotly的Figure是由data(数据,数据包括图表类型(Line,Scatter,Area,Pie)和具体数据取值信息)和 layout(布局,包括xaxis,yaxis,title,legend等) 组成的对象。 Figure对象就像一个透明的嵌套的Python dict 一样,可以通过修改元素值而改变其形态。
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure(data=[go.Sankey( node = dict( pad = 10, thickness = 20, line = dict(color = "black", width = 0.5), label = ["A1", "A2", "B1", "B2", "C1", "C2"], color = ['blue', 'pink', 'green', 'brown', 'yellow', 'purple...
pipinstallplotly 现在我们已经安装了Plotly,让我们通过一系列高级Python代码示例来探索它的用法。 3. 基本折线图 首先,让我们创建一个简单的折线图: importplotly.graph_objectsasgoimportnumpyasnp# Generate sample datax=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)# Create a basic line plotfig=go.Figure(data=go....
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...
plotly有两种绘图方式，其一是原始graph_objects，其二是Plotly Express。我们这里用到的是后者，至于其中的区别，大概就是后者是高级版本，封装了很多后者的复杂操作，可以直接用pandas.Dataframe类型，是现在主推的。1. 柱状图 我们知道，在excel插入图表的时候，柱状图一般可选堆叠柱状图和簇状柱状图。柱状图：# 自带数据...