title='Customized 3D Scatter Plot') fig.show() 交互式三维图形 Plotly还支持创建交互式的三维图形,让用户可以通过鼠标交互来探索数据。下面是一个交互式散点图的示例: # 创建交互式散点图 fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(x=x_data, y=y_data, z=z_data, mode='markers')]) fig.update_layout...
title='Customized 3D Scatter Plot') fig.show() 交互式三维图形 Plotly还支持创建交互式的三维图形,让用户可以通过鼠标交互来探索数据。下面是一个交互式散点图的示例: # 创建交互式散点图 fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(x=x_data, y=y_data, z=z_data, mode='markers')]) fig.update_layout...
importplotly.graph_objectsasgoimportnumpyasnp# Generate sample datanp.random.seed(42)x=np.random.rand(100)y=np.random.rand(100)z=np.random.rand(100)# Create a 3D scatter plotfig=go.Figure(data=[go.Scatter3d(x=x,y=y,z=z,mode='markers',marker=dict(size=8,color=z,colorscale='Viridi...
ax.scatter(x, y, z, c=z, s=sizes, cmap='viridis', marker='o') 3、添加标题和注释 可以为图形添加标题和注释,以便更好地解释数据。 # 添加标题 ax.set_title('3D Scatter Plot') 添加注释 for i in range(len(x)): ax.text(x[i], y[i], z[i], '%d' % i, size=10, zorder=1, ...
z_data = np.random.rand(n_points) # 创建散点图 fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(x=x...
首先需要import下一线离线的关于plotly的包 from plotly import toolsimport plotly.offline as pypy.offline.init_notebook_mode()import plotly.graph_objs as goimport plotly.figure_factory as ffconfig = {'showLink': False} 3、Scatter Plot 点图 我们就拿刚才我们下载的IBM的股票数据来画图。首先我们看...
Plotly 的基本使用：安装：通过 pip install plotly 命令安装 Plotly Python 库。数据准备：准备需要可视化的数据，可以是 pandas DataFrame、NumPy 数组等。创建图表：使用 Plotly 的函数和类创建图表，如 plotly.express.scatter()、plotly.graph_objects.Figure() 等。显示图表：使用 plotly.io.show() 函数显示图表...
import plotly.graph_objs as go import numpy as np 2. 设置数据点 定义三维空间中的数据点,可以使用numpy生成一些随机数据: x = np.random.rand(100) y = np.random.rand(100) z = np.random.rand(100) 3. 创建三维散点图对象 使用Scatter3d方法创建三维散点图对象,并设置颜色、大小等参数: ...
一、3D散点图语法 AI检测代码解析 plotly.express.scatter_3d(data_frame=None, x=None, y=None, z=None, color=None, symbol=None, size=None, text=None, hover_name=None, hover_data=None, custom_data=None, error_x=None, error_x_minus=None, ...
可以 使用 plotly 的 plot.Scatter3D 方法绘制三维图: 代码实现如下: AI检测代码解析 fig1 = go.Scatter3d(x=data['curb-weight'], y=data['horsepower'], z=data['price'], marker=dict(opacity=0.9, reversescale=True, colorscale='Blues', ...