如果需要更加动态、可交互的图表，Plotly 是你的首选！它支持鼠标悬停显示数据、缩放等操作。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
离线绘图有两种选择：1、使用 plotly.offline.plot() 创建独立的 HTML。此文件可以在浏览器中打开。2、在 Jupyter Notebook 中离线工作时使用 plotly.offline.iplot()。我这里使用的是第二种 Jupyter Notebook 离线绘图方式。打开我们的笔记执行下列命令：pip install plotlyplotly 与 传统 python 绘图方式 matplotlib...
1、使用 plotly.offline.plot() 创建独立的 HTML。此文件可以在浏览器中打开。 2、在 Jupyter Notebook 中离线工作时使用 plotly.offline.iplot()。 我这里使用的是第二种 Jupyter Notebook 离线绘图方式。 打开我们的笔记执行下列命令: pip install plotly plotly 与 传统 python 绘图方式 matplotlib 的比较 使...
title='Interactive 3D Scatter Plot') fig.show() 通过将鼠标悬停在数据点上,用户可以查看每个数据点的具体数值,从而更深入地了解数据。 导出图形 一旦你创建了满意的三维图形,你可以将其导出为静态图片或交互式HTML文件,方便分享和展示。Plotly提供了方便的导出功能,让你可以轻松地保存图形到本地文件。 # 将图形...
import plotly.graph_objects as go import numpy as np 1. 2. 绘制散点图 首先,我们将绘制一个简单的散点图。假设我们有一些三维数据,分别存储在x_data,y_data和z_data中。 # 生成示例数据 np.random.seed(42) n_points = 100 x_data = np.random.rand(n_points) ...
Matplotlib+plot()+scatter()+hist()Seaborn+lineplot()+heatmap()+barplot()Plotly+plot()+scatter()+interactive_plot() 特性拆解 在绘图时,功能特性的灵活与强大显得尤为重要。以下是对 Matplotlib 和 Seaborn 主要功能特性的概述: 隐藏高级分析 Matplotlib 具有底层控制,可以进行...
import seaborn as snsimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdata = np.random.normal(100, 20, 200)sns.boxplot(data)plt.show()它在视觉上也不是那么吸引人：Plotly 优点：非常适合创建交互式和动态可视化 提供范围广泛的可视化效果，包括条形图、折线图、散点图等 易于嵌入网页 缺点：用于某些...
四、Plotly互动图表 如果需要更加动态、可交互的图表,Plotly 是你的首选!它支持鼠标悬停显示数据、缩放等操作。 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",...
plt.plot(x, y, marker='.', markersize=1) 数据可视化的交互性 在实际应用中,交互性是数据可视化中的重要部分,能够增强用户体验并提供更深层次的数据探索。使用Matplotlib和Seaborn,你可以通过其他库或工具来实现交互性,如Plotly、Bokeh等。 使用Plotly创建交互性图表 ...
Box plot (Florian Mounier)pygal 跟 Bokeh 和 Plotly 一样，提供可直接嵌入网络浏览器的可交互图像。跟其他两者的主要区别在于它可以将图表输出为SVG格式。如果你的数据量相对小，SVG就够用了。但是如果你有成百上千的数据点，SVG的渲染过程会变得很慢。由于所有的图表都被封装成了方法，而且默认的风格也很漂亮，...