line_polar:极坐标线条图 在极线图中,每行data_frame表示为极坐标中折线标记的顶点; line_ternary:三元线条图 在三元线图中,每行data_frame表示为三元坐标中折线标记的顶点; line_mapbox:地图线条图 在Mapbox线图中,每一行data_frame表示为Mapbox地图上折线标记的顶点; line_geo:地理坐标线条图 在地理线图中,...
轮廓地图: scatter_geo(地理坐标散点图), line_geo(地理坐标线条图), choropleth(等高(值)区域地图) 极坐标图: scatter_polar(极坐标散点图), line_polar(极坐标线条图), bar_polar(极坐标柱状图) 三元图表: scatter_ternary(三元散点图), line_ternary(三元线条图) 1.2 结构速览 plotly/plotly_express都是...
fig = px.line_polar( wind, # 数据集 r="frequency", # 半径 theta="direction", # 角度 color="strength", # 颜色 line_close=True, # 线性闭合 color_discrete_sequence=px.colors.sequential.Plasma_r) # 颜色变化fig.show 柱状极坐标图 fig = px.bar_polar( wind, # 数据集 r="frequency", ...
density_heatmap:密度热力图(双变量分布) 在密度热图中,行data_frame被组合在一起,成为彩色矩形瓦片,以可视化该值的聚合函数histfunc(例如:计数或总和)的2D分布 z; line:线条图 在2D线图中,每行data_frame表示为2D空间中折线标记的顶点; line_polar:极坐标线条图 在极线图中,每行data_frame表示为极坐标中折...
import plotly.express as px # 创建数据 data = {'商品': ['商品A', '商品B', '商品C', '商品D'], '销量': [20, 30, 15, 35]} # 创建极坐标图 fig = px.line_polar(data, r='销量', theta='商品', line_close=True) # 显示图表 fig.show() ...
line_polar:极坐标线条图 在极线图中,每行data_frame表示为极坐标中折线标记的顶点; line_ternary:三元线条图 在三元线图中,每行data_frame表示为三元坐标中折线标记的顶点; line_mapbox:地图线条图 在Mapbox线图中,每一行data_frame表示为Mapbox地图上折线标记的顶点; ...
极坐标下,可以用点或线进行构图,绘制点则用px.scatter_polar,绘制线则用px.line_polar。 # 自带数据集 wind df = px.data.wind() df.head() 1. 2. 3. wind import plotly.express as px df = px.data.wind() ...
极坐标下，可以用点或线进行构图，绘制点则用px.scatter_polar，绘制线则用px.line_polar。# 自带数据集 winddf = px.data.wind()df.head()windimport plotly.express as pxdf = px.data.wind()fig = px.scatter_polar(df, r="frequency", # 半径 theta="direction", # 类型 )fig.show()...
极坐标图: scatter_polar, line_polar, bar_polar 三元图: scatter_ternary, line_ternary 普通最小二乘回归可视化 将线性普通最小二乘(OLS)回归趋势线或非线性局部加权散点图平滑(LOWESS)趋势线添加到Python中的散点图。将鼠标悬停在趋势线上将显示该线的方程式及其R平方值,非常方便。
极坐标图: scatter_polar(极坐标散点图), line_polar(极坐标线条图), bar_polar(极坐标柱状图) 三元图表: scatter_ternary(三元散点图), line_ternary(三元线条图) Plotly生成的图表会自动收缩以适合观看者的屏幕; Plotly生成的图表还是交互式的,用户将鼠标指向特定的元素时,将突出显示有关该元素的信息; ...