['Subplot 1', 'Subplot 2']) fig.add_trace(go.Scatter(x=x, y=y1, mode='lines+markers', name='Trace 1'), row=1, col=1) fig.add_trace(go.Scatter(x=x, y=y2, mode='lines+markers', name='Trace 2'), row=2, col=1) # 自定义配置 fig.update_layout(title='Subplots', x...
# Create a bar chart with customized layout fig = go.Figure(data=go.Bar(x=x, y=y, marker_color='orange')) # Customize layout fig.update_layout(title='Customized Bar Chart', xaxis_title='X-axis', yaxis_title='Y-axis', font=dict(family='Arial', size=12)) # Show the plot fig....
import pandas as pd import plotly.graph_objects as go import plotly.express as px import copy import os import plotly.io as pio from plotly.subplots import make_subplots 导入数据 ifnotos.path.exists("./images"):os.mkdir("./images")# draw horizontal bar chart to display cifar10 non-iid ...
trace2 = go.Pie(labels=['X', 'Y', 'Z'], values=[50, 30, 20], name='饼图') fig.add_trace(trace1, row=1, col=1) fig.add_trace(trace2, row=1, col=2) fig.update_layout(title_text="使用子图布局") plot(fig, filename='subplot-chart.html') 交互式控件 为了增强图表的互动性...
柱状图(Bar Plot):用于比较不同类别或组之间的数值。 条形图(Barh Plot):用于水平展示柱状图。 饼图(Pie Chart):用于显示数据的相对比例和占比。 直方图(Histogram):用于显示数据的分布情况。 箱线图(Box Plot):用于显示数据的分散情况和异常值。 热力图(Heatmap):用于显示数据的矩阵关系。
数据可视化是数据分析和探索中至关重要的一部分,能够帮助我们更深入地理解数据集中的潜在模式、趋势和关系。Plotly是一个功能强大、用途广泛的Python库,提供了多种工具用于创建交互式、视觉上引人入胜的图表。在本文中,我们将深入探索Plotly的世界,通过高级Python代码示例来探索其特性和功能。
scatter(df2, x='X', y='Y', title='Subplot 2', template='plotly') ) fig.show() 通过这种方式,您可以将多个图表组合在一起,形成一个统一的图形布局,使得数据之间的关系更加清晰和直观。 总结 在本文中,我们介绍了如何使用Plotly Express库来创建快速且漂亮的可视化图表。我们从安装Plotly Express开始,...
#Bar Chart #Mean house values by Bedrooms type and yearimportplotly.graph_objsasgoimportplotly.plotlyaspy trace1=go.Bar(x=df_groupby_datebr.index.values,y=df_groupby_datebr.ZHVI_1bedroom,name="ZHVI_1bedroom",marker=dict(color='rgb(102,255,255)'),text=df_groupby_datebr['ZHVI_1bedroo...
fig = tools.make_subplots(rows=2, cols=2, subplot_titles=("1Bedroom & 2Bedroom", "2Bedroom & 3Bedroom", "3Bedroom&4Bedroom", "4Bedroom&5+Bedroom")) fig.append_trace(trace1, 1, 1) fig.append_trace(trace2, 1, 2) fig.append_trace(trace3, 2, 1) ...
使用Plotly Express创建小提琴图,数据集分布统计情况。 该图显示了每天总账单的分布情况。 07 旭日图 importplotly.expressaspx # 生成示例数据 df=px.data.tips()# 创建旭日图 fig=px.sunburst(df,path=['sex','day','time'],values='total_bill',title='Sunburst Chart')# 显示图表 ...