从Plotly 4.0.0 开始,您可以将主轴标题分别添加为 x_title 和 y_title: from plotly.subplots import make_subplots fig = make_subplots(rows=2, cols=2, x_title='Your master x-title', y_title='Your master y-title', subplot_titles=('Subplot title1', 'Subplot title2', 'Subplot title3', ...
fig = make_subplots(rows=1,cols=2,subplot_titles=('First plot','Second plot'), specs=[[{'type': 'scene'}, {'type': 'scene'}]]) fig.add_trace(go.Scatter3d(x=[0,1,2,3],y=[0,1,2,3],z=[0,1,2,3]), row=1,col=1) fig.add_trace(go.Scatter3d(x=[0,1,2,3],y=[...
类似Plotly 的 Python 库还有 Bokeh、Altair、Pygal 等 3. 线图 # 导入包importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 生成横轴数据x_array=np.linspace(0,2*np.pi,100)# 正弦函数数据sin_y=np.sin(x_array)# 余弦函数数据cos_y=np.cos(x_array)# 设置图片大小fig,ax=plt.subplots(figsize=(8,6))# ...
# 1.导入相关库import matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as plt# 2.创建figure画布对象figure = plt.figure()# 3.获取对应位置的axes坐标系对象axes1 = figure.add_subplot(2,1,1)axes2 = figure.add_subplot(2,1,2)# 4.调用axes对象，进行对应位置的图形绘制axes1.plot([1,3,5,7],[4,9,...
fig.update_layout(title='Basic Line Plot', xaxis_title='X-axis', yaxis_title='Y-axis') # 显示图表 fig.show() 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
Python 可视化:Plotly 库使用基础 当使用 Plotly 进行数据可视化时,我们可以通过以下示例展示多种绘图方法,每个示例都会有详细的注释和说明。 当使用 Plotly 进行数据可视化时,我们可以通过以下示例展示多种绘图方法,每个示例都会有详细的注释和说明。 1.创建折线图...
指定子图 plt.subplot(1,2,1) 一行两列第一个子图 指定子图 plt.subplot(1,2,2) 一行两列第二个子图 设置总标题 plt.suptitle(‘总标题’) 设置子图标题 plt.title(‘子图标题’) y=-0.3将标题放置在图片下面 散点图 plt.scatter() color / c设置颜色 ...
title('User dynamics in December 2021', fontsize=25) plt.show() 样条图 样条图是折线图的一种。它将系列中的每个数据点与表示缺失数据点的粗略近似值的拟合曲线连接起来。 plotly code 在plotly 中,它是通过将 line_shape 指定为 spline 来实现的。 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'))# 添加标题和标签 fig.update_layout(title='Basic Line Plot',xaxis_title='X-axis',yaxis_title='Y-axis')# ...
import plotly.graph_objs as go import plotly.expression as px from plotly import tools df = pd.read_excel("plot.xlsx") # 1.绘制图形轨迹,在ployly里面叫做`trace`,每一个轨迹是一个trace。 trace0 = go.Scatter(x=df["年份"],y=df["城镇居民"],name="城镇居民") ...