AI代码解释 fig=px.scatter(df,x="x",y="y")# 设置纵轴刻度格式为百分比fig.update_yaxes(tickformat=".2%")# 标题fig.update_layout(title=f'plotly绘图技巧2<br>坐标轴小数变百分比',xaxis_title='序号',yaxis_title="比例",width=1000,height=600,title_x=0.5,title_y=0.95,)fig.show() 7 技巧...
fig.update_layout(title='Animated Line Plot',xaxis_title='X-axis',yaxis_title='Y-axis',updatemenus=[dict(type='buttons',showactive=False,buttons=[dict(label='Play',method='animate',args=[None,dict(frame=dict(duration=100,redraw=True),fromcurrent=True)])])])# Show the plot fig.show(...
update_layout( #场景 scene = dict( xaxis_title='X', #x坐标名称 yaxis_title='Y', #y坐标名称 zaxis_title='Z', #z坐标名称 #比例模式 aspectmode = "manual",#"manual",#设置手动调整比例,不要设置成auto #变换比例 aspectratio = dict( x = x_aspectratio, y = y_aspectratio, z = z_...
Plotly 的优势：交互性：Plotly 图表具有丰富的交互功能，如缩放、拖动、悬停等，使用户能够更深入地探索数据。美观性：Plotly 提供了多种美观的图表模板和样式选项，使得图表不仅准确传达信息，还具有吸引力。多语言支持：Plotly 支持多种编程语言，包括 Python、R 和 JavaScript，方便不同背景的用户使用。在线编辑器：...
# 生成示例数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) # 创建一个基本的线条图 fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y, mode='lines')) # 添加标题和标签 fig.update_layout(title='Basic Line Plot', xaxis_title='X-axis', yaxis_title='Y-axis') # 显示图表 fig.show()...
yaxis_title:y 轴标题; xaxis:x 坐标轴的属性,可以传入一个字典,来设置坐标轴,比如:tickangle 就是将坐标倾斜。尤其在坐标值比较长的时候,我们就可以通过倾斜的方式来避免堆叠在一起。角度大于0顺时针,小于0逆时针。 yaxis:y坐标轴的属性,和 x 坐标轴一样,可以设置非常多的属性。具体能设置哪些,后面单独罗列...
"yaxis_title":"这是y轴", # x轴坐标倾斜60度 "xaxis": {"tickangle":60} } ) fig 我们看到指定 layout 参数即可给画布设置一些额外属性,该参数可以接收一个字典,通过里面的 key 来指定画布属性,比如: title:标题; xaxis_title:x 轴标题;
as goimport numpy as np# Generate sample datax = np.linspace(0, 10, 100)y = np.sin(x)# Create a basic line plotfig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y, mode='lines'))# Add title and labelsfig.update_layout(title='Basic Line Plot', xaxis_title='X-axis', yaxis_title='...
y = np.sin(x)# 创建一个基本的线条图fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y, mode='lines'))# 添加标题和标签fig.update_layout(title='Basic Line Plot', xaxis_title='X-axis', yaxis_title='Y-axis')# 显示图表fig.show()
fig.update_layout(title='Basic Line Plot', xaxis_title='X-axis', yaxis_title='Y-axis') fig.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 图片 二、彩色散点图 在这个示例中,我们使用 Plotly Express 创建了一个带有颜色渐变的散点图。通过大小和颜色参数展示了第三维度的信息: ...