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, 6]), row=1, col=1) fig.add_trace(go.Bar(x=[1, 2, 3], y=[4, 5, 6]), row=1, ...
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=...
小图按TENURE分类显示散点图,其余类别设置成灰色,并附带小标题说明频数信息 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.uniqu...
from plotly.subplots import make_subplots ## 2行2列的图表 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...
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"), ...
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"), ...
arrowsize=1.5, # 箭头大小 ) # 显示图表 fig.show() 如何绘制多子图 In 9: 代码语言:txt AI代码解释 import plotly.graph_objects as go from plotly.subplots import make_subplots # 创建多子图布局,指定行数和列数 fig = make_subplots(rows=2, ...
arrowsize=1.5, # 箭头大小)# 显示图表fig.show() 如何绘制多子图 In [9]: import plotly.graph_objects as gofrom plotly.subplots import make_subplots# 创建多子图布局,指定行数和列数fig = make_subplots(rows=2, cols=2, subplot_titles=('子图1', '子图2', '子图3', '子图4'), # 子图标...
importosimportpandasaspdimportnumpyasnpimportrandomimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlib inlinefromdatetimeimportdate,time,datetimeimportplotly.graph_objsasgoimportplotly.offlineaspyoimportplotly.figure_factoryasffimportplotly.expressaspxfromplotlyimporttoolsfromplotly.subplotsimportmake_subplotsfromplotly.offlineimport...
fig=make_subplots(rows=2,cols=2) ##生成一批假数据用于图表的绘制 x=[iforiinrange(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=5000) ...