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...
散点图、柱状图、直方图、饼图 绘制点,默认情况下,plot()函数两个参数,从点到点绘制一条直线 plt.plot(xpoints,ypoints,‘o’) 只绘制点 默认x : 若只传一个序列则默认为y值,x值默认为0,1,2,3… 标记: marker ‘‘maker line color’’ : ‘x:b’ x标记,: 虚线,b蓝色 -实线 设置标记尺寸大小:...
"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 = { ...
pg.Layout(title="line plots", xaxis={'title':'x'}, yaxis={'title':'value'})31#将layout设置到图表32fig = pg.Figure(data=data_g, layout=layout)33#绘图,输出路径为output_path参数指定34plotly.offline.plot(fig, filename=output_path)353637if__name__=='__main__':38line_plots(output_...
pyplt(data, filename='tmp/line.html') 我们会得到如下图所示的线形图 下面我们把线性图,和散点图合到一起 importplotlyimportplotly.graph_objs as goimportnumpy pyplt= plotly.offline.plot#使用离线模式N = 100random_x= numpy.linspace(0, 1, N) ...
# 显示plot fig.show() 复制代码 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 输出: 折线图 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 ...
filename:str型,控制保存的图像的文件名,默认为'plot' image_height:int型,控制图像高度的像素值,默认为600 image_width:int型,控制图像宽度的像素值,默认为800 下面是一个简单的示例: 复制 importplotlyimportplotly.graph_objsasgo'''初始化jupyter notebook中的绘图模式'''plotly.offline.init_notebook_mode(...
5.1在线绘图(py.plot) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importplotly.plotlyaspyimportplotly.graph_objsasgo trace0=go.Scatter(x=[1,2,3,4],y=[10,15,13,17])trace1=go.Scatter(x=[1,2,3,4],y=[16,5,11,9])data=[trace0,trace1]py.plot(data,filename='basic-line',...
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...
# 导入包importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 生成横轴数据x_array=np.linspace(0,2*np.pi,100)# 正弦函数数据sin_y=np.sin(x_array)# 余弦函数数据cos_y=np.cos(x_array)# 设置图片大小fig,ax=plt.subplots(figsize=(8,6))# 绘制正弦和余弦曲线ax.plot(x_array,sin_y,label='sin',color=...