10,100)y=np.sin(x)# Create a basic line plotfig=go.Figure(data=go.Scatter(x=x,y=y,mode...
np.sin(theta) y_line = z_line * np.cos(theta) # 创建线框图 fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(x=x_line, y=y_line, z=z_line, mode='lines')]) fig.update_layout(scene=dict(xaxis_title='X', yaxis_title='Y', zaxis_title='Z'), title='3D Wireframe Plot') fig.show()...
figure_or_data:传入plotly.graph_objs.Figure、plotly.graph_objs.Data、字典或列表构成的,能够描述一个graph的数据 show_link:bool型,用于调整输出的图像是否在右下角带有plotly的标记 link_text:str型输入,用于设置图像右下角的说明文字内容(当show_link=True时),默认为'Export to plot.ly' image:str型或None...
importplotly.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 sizing...
pyplt(data, filename='tmp/line.html') 我们会得到如下图所示的线形图 下面我们把线性图,和散点图合到一起 importplotlyimportplotly.graph_objs as goimportnumpy pyplt= plotly.offline.plot#使用离线模式N = 100random_x= numpy.linspace(0, 1, N) ...
首先，让我们创建一个简单的折线图：import plotly.graph_objects 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...
pyplt(data, filename='tmp/line.html') AI代码助手复制代码 我们会得到如下图所示的线形图 下面我们把线性图,和散点图合到一起 import plotly import plotly.graph_objs as go import numpy pyplt = plotly.offline.plot#使用离线模式N = 100
3D表面图(3D Surface plot) 此外,Plotly还支持绘制地图可视化,包括散点地图、热力地图、轮廓地图、线路地图等。同时,Plotly还提供了丰富的交互式功能,例如缩放、平移、鼠标悬停提示、选择区域、自定义工具栏等。 三、各类统计图 3.1 绘制散点图 3.1.1 一般案例 绘制散点图可以使用 plotly.graph_objects 中的 Scatte...
import plotly.graph_objects as go import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y, mode='lines')) fig.update_layout(title='Basic Line Plot', xaxis_title='X-axis', yaxis_title='Y-axis') ...
importplotly.graph_objsasgo importplotly.expressionaspx fromplotlyimporttools df = pd.read_excel("plot.xlsx") # 1.绘制图形轨迹,在ployly里面叫做`trace`,每一个轨迹是一个trace。 trace0 = go.Scatter(x=df["年份"],y=df["城镇居民"],name="城镇居...