使用Plotly的make_subplots方法可以创建一个包含多个子图的图形。下面是一个使用make_subplots方法的示例: import plotly.graph_objects as go from plotly.subplots import make_subplots # 创建子图 fig = make_subplots(rows=2, cols=2) # 添加子图 fig.add_trace(go.Scatter(x=[1, 2, 3], y=[4, 5, ...
我们将使用方法 make_subplots 来添加子图。 按照给定步骤使用Python Plotly创建子图。 步骤1导入plotly.graphs_objs 模块并使用 go 别名。 import plotly.graphs_objs as go Bash Copy步骤2导入make_subplots以创建子图 from plotly.subplots import make_subplots Bash Copy步骤...
通过plotly.subplots.make_subplots,用户可以将多个go.Figure对象组合在一起, 实现多图布局,方便对比和展示多个数据集。 Dash:Dash是基于Plotly构建的开源框架,用于创建交互式Web应用程序。 它允许用户将Plotly图表嵌入到Web应用中,实现动态数据可视化和用户交互功能。 这些模块之间的关系是层次化的:go是基础,px是封装,Su...
,可以通过plotly的subplot函数来实现。subplot函数允许将多个图形组合在一个图中。 首先,需要导入plotly库和相关的模块,如下所示: 代码语言:txt 复制 import plotly.graph_objs as go from plotly.subplots import make_subplots 接下来,可以创建一个子图对象,指定子图的行数和列数,以及每个子图的位置。例如,如果要创...
# use specs parameter in make_subplots function # to create secondary y-axis fig=make_subplots(specs=[[{"secondary_y":True}]]) # plot a bar chart by specifying the x and y values # Use add_trace function to specify secondary_y axes. ...
# 创建子图使用make_subplotsfrom plotly.subplots import make_subplotstrace0 = go.Scatter(x=[1, 2, 3, 4, 5],y=[1, 2, 3, 4, 5])trace1 = go.Scatter(x=[2, 3, 4, 5, 6],y=[2, 3, 4, 5, 6])trace2 = go.Scatter(x=[1, 2, 3, 4, 5],y=[1, 2, 3, 4, 5])trace...
在Plotly中,可以使用make_subplots函数创建包含多个子图的图表。要在子图中添加第二条轨迹的轴,可以使用add_trace方法将轨迹添加到子图中,并使用secondary_y参数指定该轨迹使用第二个y轴。 以下是完善且全面的答案: 在Plotly中,可以使用make_subplots函数创建包含多个子图的图表。要在子图中添加第二条轨迹的轴,可...
plotly的make_subplots提供了比较便利的子图绘制方法,并使用add_trace叠加图形,不过这个方法只能使用plotly.graph_objects(go)绘制子图。 importplotly.graph_objectsasgofromplotly.subplotsimportmake_subplotssubtitles=[None]foriindf.TENURE.unique():subtitles.append(f"Tenure {i} - ({len(df[df.TENURE == i])...
在代码1中,我展示了一个简单的示例,在其中我使用plotly.subplots.make_subplots在另一个上面添加了两个图。 代码1 import numpy as np from plotly.subplots import make_subplots from math import exp fig = make_subplots(2, 1) x = np.linspace(0, 10, 1000) ...
import plotly.graph_objects as go from plotly.subplots import make_subplots import time # 创建实时更新的图表 fig = make_subplots(rows=1, cols=1) # 模拟实时数据 x_data = [] y_data = [] for i in range(100): x_data.append(i) y_data.append(i**2) fig.data = [] # 清除旧数据 ...