悬停模板中的Plotly Python散点图矩阵列名是指在使用Plotly创建散点图矩阵时,每个散点图矩阵的列名。散点图矩阵是一种可视化方法,用于同时展示多个变量之间的关系。 在Plotly中,可以使用scatter_matrix函数创建散点图矩阵。在该函数中,通过指定column_names参数,可以设置散点图矩阵的列名。列名是一个包含变量名称的列表...
EN异常值outlier：指样本中的个别值，其数值明显偏离它（或他们）所属样本的其余观测值，也称异常数据，...
data['y_pred_linear'] = model.predict(data[['x']])# 创建散点图fig = go.Figure() fig.add_trace(go.Scatter(x=data['x'], y=data['y'], mode='markers', name='原始数据')) fig.add_trace(go.Scatter(x=data['x'], y=data['y_pred_linear'], mode='lines', name='线性回归线'...
px.scatter_matrix( iris, # 数据 dimensions=["sepal_width","sepal_length","petal_width","petal_length"], # 维度选择 color="species") # 颜色 3.9 平行坐标图 px.parallel_coordinates( iris, # 数据集 color="species_id", # 颜色 labels={"species_id":"Species", # 各种标签值"sepal_width"...
Python可视化神器：plotly.express (px) 方法全集 plotly.express（通常简写为 px）是 Plotly 的一个高级接口，提供了快速创建交互式可视化的方法。以下是 px 的主要属性方法，按功能分类整理：一. 基础图表类型 1、散点图与气泡图 scatter(): 二维散点图scatter_3d(): 三维散点图scatter_matrix(): 散点矩阵（...
这个示例使用 Plotly 创建一个简单的折线图。我们使用NumPy生成样本数据，并使用 Plotly 的 go.Scatter ...
scatter_matrix:矩阵散点图 在散点图矩阵(或SPLOM)中,每行data_frame由多个符号标记表示,在2D散点图的网格的每个单元格中有一个,其将每对dimensions彼此相对绘制; density_contour:密度等值线图(双变量分布) 在密度等值线图中,行data_frame被组合在一起,成为轮廓标记,以可视化该值的聚合函数histfunc(例如:计数或...
importplotly.expressaspximportplotly.figure_factoryasff df = px.data.iris() fig = ff.create_scatterplotmatrix( df, diag="histogram", colormap="Viridis",# 对角线显示直方图 width=800, height=800, ) fig.update_layout(title="鸢尾花特征矩阵图") fig.show() ...
imshow三维图: scatter_3d, line_3d多维图: scatter_matrix, parallel_coordinates, parallel_categories平铺地图: scatter_mapbox, line_mapbox, choropleth_mapbox, density_mapbox离线地图: scatter_geo, line_geo, choropleth极坐标图: scatter_polar, line_polar, bar_polar三元图: scatter_ternary, line_ternar...
y="sepal width (cm)", z="petal length (cm)", categories="id", xTitle="sepal length", # 指定3个轴的标题 yTitle="sepal width", zTitle="petal length" )散点矩阵图In [30]:df.iloc[:,:4].scatter_matrix()子图In [31]:df.iloc[:,:4].iplot(kind="bar", ba...