fig.update_layout(title='Animated Line Plot', xaxis_title='X-axis', yaxis_title='Y-axis', updatemenus=[dict(type='buttons', showactive=False, buttons=[dict(label='Play', method='animate', args=[None, dict(frame=dict(duration=100, redraw=True), fromcurrent=True)])])]) # 显示图表...
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=go.Scatter(x=x, y=y, mode='lines'))# Add title and labelsfig.update_layout(title...
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...
layout = go.Layout(title = 'Line Plot: Mean House Values by Bedrooms and Year', xaxis= dict(title= 'Year',ticklen= 5,zeroline= False), yaxis= dict(title= 'Mean House Values',ticklen= 5,zeroline= False)) fig = go.Figure(data = data, layout = layout) url = py.plot(fig, val...
importplotly.graph_objectsasgoimportnumpyasnp# Generate sample datax=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)# Create a basic line plotfig=go.Figure(data=go.Scatter(x=x,y=y,mode='lines'))# Add title and labelsfig.update_layout(title='BasicLinePlot',xaxis_title='X-axis',yaxis_title='Y-...
fig.update_layout(title='Scatter Plot with Trend Line', xaxis_title='X Axis', yaxis_title='Y Axis')fig.show()```】在这个例子中，我们创建了一个散点图，并添加了一个线性趋势线来展示数据点之间的关系。3. 交互式柱状图 我们来创建一个交互式的柱状图，展示不同类别的数据。【```python import ...
在plotly_express中是通过px.line方法来实现的 Simple Line Plot with plotly.express 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 data = px.data.gapminder() df = data.query("country=='Canada'") fig = px.line(df, x="year",y="lifeExp",title="Life expectancy in Canada") fig.show(...
"line": { # 线条大小 "width":10, # 线条的颜色 "color":"rgba(1, 170, 118, 0.3)" } } ) fig = go.Figure(data=[trace0]) fig 这里我们没有指定 name 参数,所以右上角不会显示轨迹的名称。再来总结一下 marker 参数: marker = { ...
折线图(Line)是一个由笛卡尔坐标系、一些点、以及线段组成的统计图表,常用来表示数值随连续时间间隔或有序类别的变化。在折线图中,x 轴通常用作连续时间间隔或有序类别(比如阶段1、阶段2、阶段3);y 轴用于量化的数据,如果为负值则绘制于 y 轴下方;而连线用于连接两个相邻的数据点。
在数据可视化领域,箱线图(Box Plot)是一种强大的工具,用于展示数据的分布特征、集中趋势以及异常值。 它不仅能够快速揭示数据的偏态、离散程度,还能帮助我们识别潜在的数据问题。 本文将从基础绘制到业务实战,系统讲解如何用Plotly构建交互式箱线图,并掌握其在异常值检测、多组对比分析中的核心应用。