Line chart + Area chart + Stacked Area + Streamgraph + Candlestick + Timeseries Map + Map + Choropleth + Hexbin + Cartogram + Connection + Bubble Flow + Chord Diagram + Network + Sankey + Arc Diagram + Edge Bundling General Knowledge ...
``` # Python script to read and write data to an Excel spreadsheet import pandas as pd def read_excel(file_path): df = pd.read_excel(file_path) return df def write_to_excel(data, file_path): df = pd.DataFrame(data) df.to_excel(file_path, index=False) ``` 说明: 此Python脚本...
express line lineplot Multiple line graph color and symbol attributes hue attribute Simple pie chart express pie matplotlib.pyplot.pie Exploded pie chart graph_objects Pie with pull attribute explode attribute Donut chart graph_objects Pie with hole attribute Add matplotlib.pyplot.Circle 3D pie chart ...
from mpl_toolkits.basemap import Basemap import matplotlib.pyplot as plt map = Basemap(projection=...
只需要几行代码就可以画一张世界地图：frommpl_toolkits.basemapimportBasemapimportmatplotlib.pyplotasplt...
用户通过探索图(Exploratory Graph)可以了解数据的特性、寻找数据的趋势、降低数据的理解门槛。 二、常见的图表实例 本章主要采用 Pandas 的方式来画图,而不是使用 Matplotlib 模块。其实 Pandas 已经把 Matplotlib 的画图方法整合到 DataFrame 中,因此在实际应用中,用户不需要直接引用 Matplotlib 也可以完成画图的工作...
import numpy as npimport pandas as pdfrom bokeh.palettes import tolfrom bokeh.plotting import figure, showN = 10df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, 100, size=(15, N))).add_prefix('y')p = figure(x_range=(, len(df)-1), y_range=(, 800))p.grid.minor_grid_line_color = '#...
from dash import dcc, html 使用到了Pandas、Plotly、dash这三个Python库。 我们需要把Tailwindcss的CDN作为external_script,并将其传递给我们的应用程序实例,这样我们才可以成功使用Tailwindcss。 # 导入tailwindcss的CDNexternal_script = ["https://tailwindcss.com/", {"src": "https://cdn.tailwindcss.com"...
https://www.python-graph-gallery.com GitHub地址 https://github.com/holtzy/The-Python-Graph-Gallery 给大家提供了示例及代码,几分钟内就能构建一个你所需要的图表。 下面就给大家介绍一下～ 01. 小提琴图 小提琴图可以将一组或多组数据的数值变量分布可视化。
import plotly.graph_objects as go import numpy as np import pandas as pd # 读取数据 temp = pd.read_csv('2016-weather-data-seattle.csv') # 数据处理, 时间格式转换 temp['year'] = pd.to_datetime(temp['Date']).dt.year # 选择几年的数据展示即可 ...