importplotly.graph_objectsasgoimportpandasaspd# Generate sample datacategories=['Speed','Reliability','Comfort','Safety','Efficiency']values=[90,60,85,70,80]# Create a radar chartfig=go.Figure()fig.add_trace(go.Scatterpolar(r=values,theta=categories,fill='toself',name='ProductA'))# Add ...
import plotly.express as px # 生成示例数据 df = px.data.tips() # 创建旭日图 fig = px.sunburst(df, path=['sex', 'day', 'time'], values='total_bill', title='Sunburst Chart') # 显示图表 fig.show() 旭日图的层次结构由path参数定义,值由分段的大小表示。 08 热力图 import plotly.expre...
Plotly则是一个功能强大且多功能的Python库,提供了广泛的工具来创建交互式且具有视觉吸引力的绘图。 它支持多种图表类型,包括散点图、折线图、条形图等。 Plotly的独特之处在于它能够生成交互式图表,允许用户动态缩放、平移数据并与数据交互。 使用pip命令进行安装。 pip install plotly 接下来,就来一起学习下~ 01...
Plotly的独特之处在于它能够生成交互式图表,允许用户动态缩放、平移数据并与数据交互。 使用pip命令进行安装。 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...
本文将探索一些鲜为人知但实用的可视化类型,如桑基图(Sankey Diagrams)、脊线图(Ridge Plots)、内嵌图(Insets)、雷达图(Radar Chart)和词云图(Word Cloud Plots)。我们将主要使用流行的 Matplotlib、Seaborn 和 Plotly 这些 Python 库来实现这些有趣的可视化效果,让你的数据讲述更加生动有趣。
推荐的制作工具有:MS Excel、Apple Numbers、D3、DataHero、Datamatic、Datawrapper、Envision.js、Google Charts、Google Docs、Infogr.am、OnlineChartTool.com、SlemmaVega。 平行坐标图 平行坐标图 (Parallel Coordinates Plots) 能显示多变量的数值数据,最适合用来比较同一时间的多个变量,并展示它们之间的关系。
plotly.js是非常出名的交互式可视化工具，它有Python的第三方接口，也就是plotly库。plotly图表类型比较丰富，比如折线图、散点图、面积图、条形图、误差条、方框图、直方图、热图、子图、多轴图、极坐标图、气泡图、地图等等，这些都集成好固定的函数用法，可以拿来即用。plotly绘制的图表相对比较美观，适合商用展示，...
本文将探索一些鲜为人知但实用的可视化类型,如桑基图(Sankey Diagrams)、脊线图(Ridge Plots)、内嵌图(Insets)、雷达图(Radar Chart)和词云图(Word Cloud Plots)。我们将主要使用流行的 Matplotlib、Seaborn 和 Plotly 这些 Python 库来实现这些有趣的可视化效果,让你的数据讲述更加生动有趣。
使用Plotly Express创建小提琴图,数据集分布统计情况。 该图显示了每天总账单的分布情况。 07 旭日图 importplotly.expressaspx # 生成示例数据 df=px.data.tips()# 创建旭日图 fig=px.sunburst(df,path=['sex','day','time'],values='total_bill',title='Sunburst Chart')# 显示图表 ...
pip install plotly 接下来,就来一起学习下~ 01 基本线条图 代码语言:javascript 复制 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 ...