sns.violinplot(x="species", y="sepal_length", data=iris, ax=ax2) ax2.set_title('Violin Plot of Sepal Length by Species') 显示图表 plt.tight_layout() plt.show() 3. 地理数据的比较 假设你有两个不同地区的地理数据。你可以使用Plotly的scatter_mapbox函数在一个窗口中显示这两个地区的地理数...
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure(go.Scattermapbox( mode = "markers+line...
# 在地图上画散点图 scatter = go.Scattermapbox(lat=data['Latitude'] #设置纬度 ,lon=da...
ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum()) ticks = ax.set_xticks([0,250,500,750,1000])#设置刻度值 labels = ax.set_xticklabels(['one','two','three','four','five'])#设置刻度标签 ax.set_title('My first Plot')#设置标题 ax.set_xlabel('S...
点:scatter plot 二维数据,适用于简单二维关系; 线:line plot 二维数据,适用于时间序列; 柱状:bar plot 二维数据,适用于类别统计; 颜色:heatmap 适用于展示第三维度; 数据间存在分布,构成,比较,联系以及变化趋势等关系。对应不一样的关系,选择相应的图形进行展示。
!pip install geopandas==0.3.0!pip install pyshp==1.2.10!pip install shapely==1.6.3 接下来我们先绘制一个世界地图 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importplotly.graph_objectsasgo fig=go.Figure(go.Scattermapbox(mode="markers+lines",lon=[10,20,30],lat=[10,20,30],marker...
fig = px.scatter_mapbox(df, lat="lat", lon="lon", size="passenger_count", animation_frame="hour", color_continuous_scale=px.colors.cyclical.IceFire) fig.update_layout(mapbox_style="open-street-map") 五、性能优化关键策略 数据分级加载: LOD(Level of Detail)技术:缩放级别决定数据精度 def...
点:scatter plot 二维数据,适用于简单二维关系; 线:line plot 二维数据,适用于时间序列; 柱状:bar plot 二维数据,适用于类别统计; 颜色:heatmap 适用于展示第三维度; 数据间存在分布,构成,比较,联系以及变化趋势等关系。对应不一样的关系,选择相应的图形进行展示。
import plotly.graph_objects as go 随后，我们创建一个figure对象，并添加一个散点图层，用于绘制世界地图上的标记和线条。fig.add_trace(go.Scattermapbox(mode="markers+lines",lon=[-50, -60],lat=[30, 10, -20], marker={'size': 10}))通过这种编程与可视化相结合的方式，我们可以轻松探索各种地图...
g.map(plt.scatter, "gpa", "computer", s=250, linewidth= 0.65, edgecolor="white") g.add_legend() plt.show() seaborn:http://seaborn.pydata.org/api... FacetGrid 类可以刻画三个维度: 行、列、色调 -用于对数据子集中的一个变量的分布或者多个变量关系进行可视化 ...