Scatter 图形( scatter)是最基本也是最灵活的图表类型之一,用于展示变量之间的关系。在 Plotly 中,scatter 函数允许你创建带有标记(如圆点、线段等)的二维数据图,这些标记可以单独设置颜色、大小和符号。此…
首先，让我们创建一个简单的折线图：import plotly.graph_objects as goimport numpy as np# Generate sample datax = np.linspace(0, 10, 100)y = np.sin(x)# Create a basic line plotfig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y, mode='lines'))# Add title and labelsfig.update_layout(title...
# Using graph_objects import plotly.graph_objects as go import pandas as pd df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/finance-charts-apple.csv') fig = go.Figure([go.Scatter(x=df['Date'], y=df['AAPL.High'])]) fig.show() 制作dashboard数据可视化仪表...
importplotlyimportplotly.graph_objsasgoimportnumpy pyplt = plotly.offline.plot#使用离线模式N =100random_x = numpy.linspace(0,1, N) random_y0 = numpy.random.randn(N)+5random_y1 = numpy.random.randn(N) random_y2 = numpy.random.randn(N)-5trace0 = go.Scatter( x = random_x, y = r...
因为Plotly没有自己独立的线性图形函数,所以把线性图形与散点图形全部用一个函数实现 这个函数是Scatter函数 下面举几个简单的例子 先画一个纯散点图,代码如下: importplotlyimportplotly.graph_objs as goimportnumpy pyplt= plotly.offline.plot#使用离线模式N = 100random_x= numpy.linspace(0, 1, N) ...
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 ...
pip install plotly 接下来,就来一起学习下~ 01 基本线条图 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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'))#...
import plotly.graph_objects as go # 创建示例数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [10, 11, 12, 13, 14] # 创建 Scatter 图形并设置线条样式为实线 fig = go.Figure() fig.add_trace(go.Scatter(x=x, y=y, mode='lines', line=dict(color='red', dash='solid'))) ...
本文介绍了如何使用Python绘制山脊图,分别通过seaborn的FacetGrid和kdeplot以及plotly的go.Scatter方法展示1950至2010年西雅图的平均气温分布,详细说明了数据处理和图形美化的步骤。
importplotly.expressaspx df = px.data.gapminder fig = px.scatter( df, x="gdpPercap", y="lifeExp", animation_frame="year", size="pop", color="continent", hover_name="country", log_x=True, size_max=55, range_x=[100,100000], ...