fig.update_layout( title={ 'text': 'Iris 数据集散点图', 'x': 0.5, # 标题水平居中 'y': 0.95, # 标题距离图表顶部的距离 'xanchor': 'center', # x轴锚点为中心 'yanchor': 'top', # y轴锚点为顶部 'font': { 'size': 24, # 标题字体大小 'color': 'blue' # 标题颜色 } } ) ...
np.random.seed(42)df=pd.DataFrame({'X':np.random.rand(50),'Y':np.random.rand(50),'Size':np.random.rand(50)*30})# Create a scatter plotwithcolor gradient fig=px.scatter(df,x='X',y='Y',size='Size',color='Size',title='Scatter Plot with Color Gradient')# Show the plot fig....
matplotlib有一个更为方便的方法plt.subplots, 它可以创建一个新的Figure,并返回一个含有已创建的subplot对象的NumPy数组 必须调用plt.legend(或使用ax.legend,如果引用了轴的话)来创建图例,无论绘图时是否传递label标签选项。
fig.update_layout( title='产品性能雷达图', polar=dict( radialaxis=dict( visible=True,range=[0,10] ), angularaxis=dict( tickfont=dict(size=12),# 设置标签字体大小rotation=90,# 设置标签旋转角度direction='clockwise'# 设置标签方向) ), showlegend=True) 调整之后显示如下: 2. 应用场景 2.1. 多...
'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', xaxis_title='X-axis...
importmatplotlib.pyplotasplt#设置字体为中文plt.rcParams['font.sans-serif'] ='SimHei'#使用subplots()函数,变量fig表示整张图片,变量ax,sec_ax表示图片中的图表。#subplot()函数的参数分别为图片中图表的行数与列数,没有实参默认为 1,1fig,(ax,sec_ax) = plt.subplots(1,2)#对于第一个图x_values =...
font1={‘family’:‘KaiTi’,‘color’:‘r’,‘size’:20} 设置字体格式模板 fontdict = font1 指定标题位置 loc=‘left’ / ‘right’ 不写默认中间 网格plt.grid() 设置网格线属性 color=‘b’, ls=‘-.’,lw=1.5 多图 指定子图 plt.subplot(1,2,1) 一行两列第一个子图 ...
subplot_titles=['12-10', '12-03','12-02','12-01']) # 其中 参数 specs 输入二维列表, 表示子图对应位置 fig.add_trace(go.Pie(labels=labels, values=[40,30,20,10], scalegroup='A', name="12-09",hole=0.5, marker=dict...
subplot_titles=['12-10', '12-03','12-02','12-01']) # 其中 参数 specs 输入二维列表, 表示子图对应位置 fig.add_trace(go.Pie(labels=labels, values=[40,30,20,10], scalegroup='A', name="12-09",hole=0.5, marker=dict(colors=colors,line=dict(color='white',width=2))), 1, 1)...
# Update geo subplot properties fig.update_geos( projection_type="orthographic", landcolor="white", oceancolor="MidnightBlue", showocean=True, lakecolor="LightBlue" ) # Rotate x-axis labels fig.update_xaxes(tickangle=45) # Set theme, margin, and annotation in layout ...