import plotly.graph_objects as go from plotly.subplots import make_subplots import time # 创建实...
random.normal(size=1000) 然后我们来绘制直方图,调用的是Histogram()方法,代码如下 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 创建画布 fig = go.Figure() # 绘制图表 fig.add_trace( go.Histogram(x=data, hovertemplate="<b>Bin Edges:</b> %{x}<br><b>Count:</b> %{y}<extra></...
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])...
然后在雷达图边上用柱状图显示总分对比。 fromplotly.subplotsimportmake_subplots# 权重weights = [0.2,0.3,0.25,0.15,0.1]# 计算综合得分score1 =sum([v * wforv, winzip(values1[:-1], weights)]) score2 =sum([v * wforv, winzip(values2[:-1], weights)])# 创建子图布局fig = make_subplots...
fig=px.scatter_geo(df,locations='iso_alpha',size='pop',hover_name='country',title='Bubble Map')# Show the plot fig.show() 在这个示例中,我们利用Gapminder数据集的数据使用Plotly Express创建了一个气泡图。每个气泡的大小表示一个国家的人口数量。
Layout( title = "Boxplot of Sale Price by garage size" ) fig = go.Figure(data=data,layout=layout) py.iplot(fig) 图5 车库越大房屋中位数价格越高,直到到达3车库为止。显然拥有3辆车车库的房屋中位数价格最高,甚至高于拥有4辆车车库的房屋。 没有车库的房屋销售价格直方图 代码语言:javascript ...
importplotly_expressaspximport plotly.graph_objectsasgofrom plotly.subplotsimportmake_subplots# 画子图 基于plotly_express绘制 2.1 基础树状图 在绘制树图的时候是基于数据的列表形式 name=["中国","福建","广东","厦门","深圳","珠海","湖北","湖南","长沙","陕西","衡阳","咸阳","东莞"]parent=["...
fig = make_subplots(rows=2, cols=2) ## 生成一批假数据用于图表的绘制 x = [i for i in range(1, 11)] y = np.ceil(100 * np.random.rand(10)).astype(int) s = np.ceil(30 * np.random.rand(10)).astype(int) y1 = np.random.normal(size=5000) y2 = np.random.normal(size=...
fig = make_subplots(rows=2, cols=2) # 1, 1 fig.add_scatter(y=[4, 2, 3.5],mode="markers", marker=dict(size=20, color="LightSeaGreen"), name="a", row=1, col=1) fig.add_bar(y=[2, 1, 3], marker=dict(color="MediumPurple"), ...
import pandas as pdimport numpy as npimport plotly_express as pximport plotly.graph_objects as gofrom plotly.subplots import make_subplots # 画子图基于plotly_express绘制 2.1 基础树状图 在绘制树图的时候是基于数据的列表形式 name = ["中国","福建", "广东","厦门","深圳", "珠海", "湖北", ...