['日期']) # 指定需要添加标记的点的索引 highlight_indices = [1, 3] # 创建折线图 fig = px.line(df, x='日期', y='值', title='折线图示例') # 为特定点添加标记 for idx in highlight_indices: fig.add_trace(px.scatter(df.iloc[[idx]], x='日期', y='值',...
fig = go.Figure(data=[trace], layout=layout) 显示图表 pio.show(fig) 在这个条形图案例中,text和textposition='auto'提供了在条形图上方自动添加数值标记的方法。marker属性用于自定义条形图的颜色和边框。 通过上述示例,我们可以看出,在Python中使用Plotly添加标记,不仅增加了图表的信息量,也提高了其美观性和易...
)#Add annotationfig.update_layout( annotations=[ dict(text="Trace type:", showarrow=False, x=0, y=1.08, yref="paper", align="left") ] ) fig.show() 3. 下拉菜单 Mode: Restyle a. 设置一个属性的下拉菜单: importplotly.graph_objects as goimportpandas as pd#load datasetdf = pd.read...
fig.add_trace(trace2, row=1, col=2) fig.update_layout(title_text="使用子图布局") plot(fig, filename='subplot-chart.html') 交互式控件 为了增强图表的互动性,Plotly可以集成Dash库来添加交互式控件: import dash import dash_core_components as dcc ...
pip install plotly 复制 接下来,就来一起学习下~ 01 基本线条图 importplotly.graph_objectsasgoimportnumpyasnp # 生成示例数据 x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)# 创建一个基本的线条图 fig=go.Figure(data=go.Scatter(x=x,y=y,mode='lines'))# 添加标题和标签 ...
总结:Python使用plotly在子图上绘制图形时,可以使用plotly的subplot函数创建子图对象,并使用add_trace方法在每个子图上添加具体的图形轨迹。最后,使用update_layout方法设置整个图的布局和标题等属性,并使用show方法显示绘制好的图形。 相关搜索: 在python中使用pandas和plotly绘制图形 ...
pip install plotly 1. 图片 一、基本折线图 这个示例使用 Plotly 创建一个简单的折线图。我们使用 NumPy 生成样本数据,并使用 Plotly 的 go.Scatter 来创建图表。 复制 import plotly.graph_objects as go import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 100) ...
现在,对于我的 Plotly 图,我使用它来显示轨迹并添加一些悬停信息: fig.add_trace(go.Scatter(x=group_dfff.Months, y=group_dfff.Amount, name=i, hovertemplate='Price: $%{y:.2f}'+'Week: %{x}')) 现在您可以看到有一个参数 hovertemplate 我可以在其中传递 x 和 y… 但是,我也不知道如何在其中...
import plotly.graph_objects as go import pandas as pd categories = [ '速度' , '可靠性' , '舒适度' , '安全性' , '效率' ] values = [ 90 , 60 , 85 , 70 , 80 ] fig = go.Figure() fig.add_trace(go.Scatterpolar( r=values, theta=categories, fill= 'toself' , name= '产品 ...
利用plotly模拟仪表盘 import plotly.graph_objects as go import numpy as np plot_bgcolor = "white" quadrant_colors = [plot_bgcolor, "#f25829", "#f2a529", "#eff229", "#85e043", "#2bad4e"] quadrant_text = ["", "Very high", "High", "Medium", "Low", "Very low"] n_quadrants...