Scatter plot in Plotly using graph_objects class Plotly 是一个 Python 库,用于设计图形,尤其是交互式图形。它可以绘制各种图形和图表,如直方图、条形图、箱线图、散布图等等。它主要用于数据分析和财务分析。 plotly 是一个交互式可视化库。 使用graph_objects类的散点图 散点图是这些图表,其中数据点在
# Using graph_objects import plotly.graph_objects as go import pandas as pd df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/finance-charts-apple.csv') fig = go.Figure([go.Scatter(x=df['Date'], y=df['AAPL.High'])]) fig.show() 制作dashboard数据可视化仪表...
import plotly.graph_objects as go # 导入plotly.graph_objects import numpy as np # 生成数据 t =...
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure() 1. 2. 在使用空白的graph_objects的情况下,可以向画布添加痕迹(图形)。 对于线和散点图等最常见的任务,go.Scatter()方法是您想要使用的方法。 # add a graph to the canvas as a trace fig.add_trace(go.Scatter(x=df['dates'], y=df['count...
然后我们来绘制散点图,调用的是Scatter()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 # create figure fig=go.Figure()fig.add_trace(go.Scatter(x=x,y=y,mode="markers",hovertemplate="x: %{x}y: %{y}<extra></extra>"))fig.update_layout(...)fig.show() output 那么气...
import plotly.graph_objects as go import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y, mode='lines')) fig.update_layout(title='Basic Line Plot', xaxis_title='X-axis', yaxis_title='Y-axis') ...
import plotly.graph_objects asgo import numpy as np 绘制散点图 首先,我们将绘制一个简单的散点图。假设我们有一些三维数据,分别存储在x_data,y_data和z_data中。 # 生成示例数据 np.random.seed(42) n_points = 100x_data =np.random.rand(n_points) ...
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() 通过这个图,我们可以分析鸢尾花不同属性之间的关联关系。
如果mode包括'text', 则'text'元素将出现在坐标处; 否则, 'text'元素会在 悬停时显示 lon 设置经度坐标(东经) lat 设置纬度坐标(北纬) marker plotly.graph_objects.scattermapbox.Marker实例或对应的属性字典 常见的属性有: size 设置marker的大小(以像素为单位) color 设置marker的颜色 可以是一种特定颜色或...
import numpy as np import plotly.graph_objects as go # create dummy data vals = np.ceil(100 * np.random.rand(5)).astype(int) keys = ["A", "B", "C", "D", "E"] 我们基于所生成的假数据来绘制柱状图,代码如下 fig = go.Figure() fig.add_trace( go.Bar(x=keys, y=vals) ) ...