步骤3: 创建实时更新函数 defupdate(frame):# 定义更新函数y=np.sin(x+frame/10)# 更新y值,创建动态效果line.set_ydata(y)# 更新曲线的y数据returnline,# 返回更新后的曲线对象 1. 2. 3. 4. 此函数在每次动画更新时会被调用,生成新的y值并更新曲线数据。 步骤4: 设置触发更新的循环 ani=animation.Fu...
importplotly.graph_objsasgo# 创建旅行数据journey=[{"Step":"出发","Location":"家","Status":"完成"},{"Step":"到达","Location":"市中心","Status":"进行中"},{"Step":"参观","Location":"博物馆","Status":"未开始"},{"Step":"用餐","Location":"餐厅","Status":"未开始"},]df_journ...
ax.plot()ax.scatter()ax.semilogy() ax.semilogy() 的效果图如下: 双坐标轴 x1=np.array([i*0.5foriinrange(10)])x2=np.array([i*0.5foriinrange(15)])y1=x1*1.0y2=x2*100.0fig,ax1=plt.subplots()# Create a figure and an axes.#ax.plot(tE, uE, label='cal_python_dt0.01') # Plo...
x=x,y=y)])# Add title and labelsfig.update_layout(title='3DSurfacePlot',
returnline,# 必须加逗号,否则会报错(TypeError: 'Line2D' object is not iterable)# 绘制动态图ani = animation.FuncAnimation(fig,# 画布plot_update,# 图像更新init_func=plot_init,# 图像初始化frames=1, interval=30,# 图像更新间隔blit=True)# 数据更新函数defdataUpdate_thead():globalobsXglobalobsY...
graph_objects as goimportpandas as pd#load datasetdf = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/volcano.csv")#create figurefig =go.Figure()#Add surface tracefig.add_trace(go.Surface(z=df.values.tolist(), colorscale="Viridis"))#Update plot sizingfig.update_...
fig.update_layout(xaxis_showgrid=False, yaxis_showgrid=False)无用的多余框线 使用空白。在任何介质中，空间都是有限的。将数据装箱会占据页面上可用于展示数据的宝贵空间。右边和顶上的线应删除，但有时左边和底下的线很漂亮。# mpl ax.spines['right'].set_visible(False)ax.spines['top'].set_visible(...
plt.scatterplot() 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 # Import dataset midwest = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/midwest_filter.csv") # Prepare Data # Create as many colors as there are unique midwest['category'] categories = np.unique(...
plt.plot(df['x轴'],df['y轴']) plt.xlabel('x-axis') plt.ylabel('y-axis') sheet.pictures.add(fig,name='MyPlot',update=True) 图9 最后,正如我们对每个Excel电子表格所做的那样,我们必须保存我们的工作并关闭文件。 wb.save('auto_excel_with_python.xlsx') ...
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: ...