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...
箱线图能够显示离群点，可以通过IQR（InterQuartile Range，四分位距即Q3-Q1）计算得到。该离群点定义...
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（平行坐标）scatter_polar(): 极坐标散点图scatter_ternary(): 三元散点图 通常使用以下参数：x: x轴数据列名。y: y轴数据列名。color: 根据该列的不同值对点进行着色。size: 控制点的...
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 ...
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"...
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...
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。
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...
基础图形: scatter, line, area, bar, funnel, timeline部分到整体图表: pie, sunburst, treemap, funnel_area一维分布图: histogram, box, violin, strip二维分布图: density_heatmap, density_contour矩阵的输入图: imshow三维图: scatter_3d, line_3d多维图: scatter_matrix, parallel_coordinates, parallel_...
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 ...