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
使用 Plotly 在 Python 中实现数据可视化可以按照以下步骤进行：import plotly.express as px from vega_...
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()...
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"...
pip install plotly 接下来,就来一起学习下~ 01 基本线条图 import plotly.graph_objects as go import numpy as np # 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')) ...
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.line(data, y='tip', color='sex') # 显示plot fig.show() 条形图 Plotly 中的条形图可以使用 plotly.express 类的 bar() 方法创建。
Bar Chart with Relative Barmode With "relative" barmode, the bars are stacked on top of one another, with negative values below the axis and positive values above.import plotly.graph_objects as go x = [1, 2, 3, 4] fig = go.Figure() fig.add_trace(go.Bar(x=x, y=[1, 4, 9,...
下面详细介绍下常见的5个可视化库：Matplotlib、Seaborn、Altair、Bokeh、plotly 1. Matplotlib Matplotlib不必多说，它是最流行的Python可视化库，可以绘制二维、三维、动态、交互等任何图表，也是Seaborn等众多可视化库的底层依赖。学习文档：https://matplotlib.org/ Matplotlib的特点是图表功能齐全，可定制化强，一般专业的...
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( ...
柱状图(Bar Chart) - 用于比较不同类别之间的数值大小。 plt.bar(x, y) # x是类别标签,y是数值 plt.show() 直方图(Histogram) - 用于展示数据分布的图表,显示数据的频率分布。 plt.hist(data) # data是数值数据列表 plt.show() 饼图(Pie Chart) - 用于展示各部分占总体的比例关系。 plt.pie(sizes, ...