import plotly.graph_objects as go # 生成示例数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [10, 11, 12, 13, 14] # 创建自定义柱状图 fig = go.Figure(data=go.Bar(x=x, y=y, marker_color='orange')) # 自定义配置 fig.update_layout(title='Customized Bar Chart', xaxis_title='X-axis', yax...
import plotly.graph_objects as go # 生成示例数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [10, 11, 12, 13, 14] # 创建自定义柱状图 fig = go.Figure(data=go.Bar(x=x, y=y, marker_color='orange')) # 自定义配置 fig.update_layout(title='Customized Bar Chart', xaxis_title='X-axis', yax...
fig=px.bar(df,x="sepal_width",y="sepal_length",color="species") fig.show() 输出: 示例2:在此示例中,我们将使用 barmode = “group”。使用“组”,条形图彼此分组 Python3实现 importplotly.expressaspx df=px.data.iris() fig=px.bar(df,x="sepal_width",y="sepal_length", color="species"...
python 复制代码 import plotly.express as px # 准备数据 data = px.data.gapminder() # 绘制气泡图 fig = px.scatter(data, x="gdpPercap", y="lifeExp", size="pop", color="continent", title="GDP与人均寿命关系", hover_name="country", log_x=True, size_max=60) # 显示图表 fig.show()...
alt.Chart(data).mark_bar().encode(x='category',y='count()').interactive()6. 自动化与批量...
Plotly 中的条形图可以使用 plotly.express 类的 bar() 方法创建。 例子: import plotly.express as px import pandas as pd # 读取数据库 data = pd.read_csv("tips.csv") # 绘制散点图 fig = px.bar(data, x='day', y='tip', color='sex') ...
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 ...
Plotly是用于机器学习、数据挖掘等领域的数据可视化包。 其图标视觉效果简洁大气,可互动性强,成为我工作中进行数据可视化的一大利器,接下来我们就从最简单的折线图,带领大家逐渐入门plotly。 1. 事先准备 为了方便学习,此处列出两种可以快速使用Plotly的方法。
也就是对同一个柱状簇进行叠加,实现方法是对Layout中的barmode属性进行设置 barmode = 'stack' 其余参数,与柱状簇相同。 #-*- coding: utf-8 -*-importplotly as pyimportplotly.graph_objs as go pyplt=py.offline.plot#Stacked Bar Charttrace_1 =go.Bar( ...
import plotly.graph_objects as go animals=['giraffes', 'orangutans', 'monkeys'] fig = go.Figure([go.Bar(x=animals, y=[20, 14, 23])]) fig.show() giraffesorangutansmonkeys05101520Grouped Bar Chart Customize the figure using fig.update....