散点图 Scatterplot 个人感觉plotly在基本图表类型上其实没有seaborn或者altair美观,例如下图中的散点图其实可以通过altair很简单的画出更直观的样子,但是plotly可以通过鼠标悬停展示每个散点值的互动功能还是非常实用的。 import plotly.express as px df = px.data.iris() fig = px.
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…
Plotly code 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import plotly.express as px df = px.data.iris() # iris is a pandas DataFrame fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length") fig.show() Seaborn code 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import se...
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) y = np.sin(x) fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y, mode='lines')) fig.update_layout(title='Basic Line Plot', x...
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: import plotly import plotly.graph_objs as go import numpy pyplt = plotly.offline.plot#使用离线模式N = 100 random_x = numpy.linspace(0, 1, N) random_y0 = numpy.random.randn(N)+5 ...
fig.update_layout(title='Basic Line Plot',xaxis_title='X-axis',yaxis_title='Y-axis')# 显示图表 fig.show() 复制 使用Plotly创建一个简单的线条图。 使用NumPy生成样本数据,然后使用Plotly的go.Scatter创建线条图。 02 带有颜色渐变的散点图
2、scatter-plots 绘图效果: 1importplotly.plotly2importplotly.graph_objs as pg345defscatter_plots(output_path):6'''7绘制散点图8'''9dataset = {'x':[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],10'y':[5,4,1,3,11,2,6,7,19,20],11'text':['5_txt','4_txt','1_txt','3_txt','11_txt',...
首先需要import下一线离线的关于plotly的包 from plotly import toolsimport plotly.offline as pypy.offline.init_notebook_mode()import plotly.graph_objs as goimport plotly.figure_factory as ffconfig = {'showLink': False} 3、Scatter Plot 点图 我们就拿刚才我们下载的IBM的股票数据来画图。首先我们看...
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='Basic Line Plot', xaxis_title=...
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 fig.update_layout(title='Basic Line Plot',xaxis_title='X-axis',yaxis_title='Y-axis')# ...